资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 Luna16数据集是三维的，而YOLOv3主要用于二维图像检测，因此无法直接处理该数据集。为了使用YOLOv3进行肺结节检测，需要先将Luna16数据集的三维图像转换为二维图像，并将标注数据生成对应的.xml文件。以下是相关操作的说明： 数据预处理： 使用getDataCsv.py脚本将Luna16数据集的三维图像转换为二维图像，并生成对应的.xml标注文件。 使用getImg.py脚本完成肺实质分割，提取出肺部区域的图像。 使用getMat.py脚本对疑似肺结节进行切割，生成包含肺结节的二维图像块（.mat文件）。 注意事项： 原始的getMat.py和traindataset.py脚本存在错误（有bug）。具体问题及修复方法已在CSDN博客文章《实战：使用Pytorch搭建分类网络（肺结节假阳性剔除）》中详细说明。由于CSDN无法修改已上传的资源，建议参考上述博客文章中的修正内容，以确保数据处理和模型训练的正确性。 通过上述步骤，可以将Luna16数据集转换为适合YOLOv3进行肺结节检测的格式，同时修复相关脚本中的错误，确保数据处理的准确性和模型训练的可靠性。

今夕何夕 【医学影像分析】3D-CT影像的肺结节检测（LUNA16数据集）.zip

用LUNA16数据集每张CT图保存结节上下三张保存为jpg格式图片，根据Annotations生成xml标注文件，另外在肺实质图像上画出结节所在位置用于预测时对比

用于LUNA16数据集肺结节的预处理，将mhd文件转换为npy文件，便于送入模型训练，内含一个简单的unet模型，可以用来训练。

subset0~subset9数据集压缩文件百度云地址，由于subset6和subset7为本地上传，受上传文件大小限制，分别分成两个压缩文件

LUNA16对象检测 为Luna16数据集上的肺结节检测任务开发一个记录良好的存储库。 这项工作的灵感来自于“ ”。 肺癌是世界上最常见的癌症。 每年死于肺癌的人数多于乳腺癌，结肠直肠癌和前列腺癌的总和。 肺结节检测是检测肺癌的重要过程。 提供健壮模型的工作很多，但是，目前还没有确切的解决方案。 （以下简称DSB）是全球首屈一指的社会公益竞争数据科学，创建于2014年，由Booz Allen Hamilton和Kaggle提出。 数据科学碗汇聚了各行各业的数据科学家，技术专家和领域专家，以应对全球数据和技术挑战。 在DSB2017中，举行了寻找肺结节的比赛。 grt123团队通过实施基于3

LUNA16是16年推出的一个肺部结节检测数据集，LUNA16的文件，共有10个子文件夹，subset0~subset9，这是为了做10折交叉验证，每个文件夹里都是病例，每个病例对应两个文件，文件名相同，后缀不同，其中.mhd文件存储着ct的基本信息，.raw文件存储着实际的ct数据，可以看到，ct文件还是挺大的，LUNA16足足一百多G，下载起来也挺耗时的。文件如果失效了加百度云2642828613@qq.com

LUNA16数据集是最大公用肺结节数据集LIDC-IDRI的子集，LIDC-IDRI它包括1018个低剂量的肺部CT影像。LIDC-IDRI删除了切片厚度大于3mm和肺结节小于3mm的CT影像，剩下的就是LUNA16数据集了。 百度云下载链接

LUNA16数据集外网下载速度较慢，提供云盘下载。

Luna16数据集是三维的，使用yolov3进行肺结节检测是无法直接处理的。需要把Luna16数据集的三维图片转换成二维图片，把标注生成对应的.xml文件才行。getDataCsv.py生成.xml及二维图片，getImg.py完成肺实质分割，getMat.py对疑似肺结节切割生成.Mat。 注意!!!!!原始getMat.py、traindataset.py有误（有bug），因为csdn无法修改资源，详情见https://blog.csdn.net/qq_24739717/article/details/101034728