一、加州大学开源的CONVID-19 CT图像数据集

【简介】该数据集总共有 349 张CT图像,其中183个是新冠肺炎 CT图像、另外146个是非新冠肺炎 CT图像。研究团队训练了一个DenseNet深度学习模型,来预测一个CT图像是否表现为新冠肺炎阳性,模型的F1值为0.85。

【github】https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
【Paper】COVID-CT-Dataset: A CT Scan Dataset about COVID-19
【参考】美国高校开源迄今为止最大新冠肺炎CT数据集

二、COVID-19 X rays(Kaggle)

【简介】只有79张图片,从数据的角度不太容易看懂。
【网址】https://www.kaggle.com/andrewmvd/convid19-x-rays

三、covid-chestxray-dataset

【简介】论文发表时包含50张CT图像。
【github】https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset
【Paper】https://arxiv.org/abs/2003.11055v1

四、CONVIDx

【简介】由 [covid-chestxray-dataset]、[rsna-pneumonia-detection-challenge] 这两个开放数据库的2839例患者的5941张前后胸CT图像组成。。
【github】https://github.com/lindawangg/COVID-Net
【paper】https://arxiv.org/pdf/2003.09871.pdf

五、6K张胸部X射线图像数据集

【简介】数据包含6K张胸部X射线图像数据集,包含train和test两个图像文件,每张X射线图像都有三个标签
1、第一个标签

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