1. luna資料集的由來
luna16資料集是最大公開肺結節資料集lidc-idri的子集，lidc-idri資料集包括1018個低劑量的肺部ct影像。在lidc-idri資料集中，有三種區域會標註出來，直徑》3mm的結節，直徑<3mm的結節以及非結節（但是肺部畸變區域），回到luna16，在888張ct中，共有36378個結節被標出（lidc-idri標註的）。
從lidc-idri到luna16資料篩選過程：
（1）將直徑》3mm的結節篩選出來，其它的不用，既不作為正樣本也不作為負樣本，所以如果你的演算法檢測出這些區域，不會處理為false positive，當然更不是true positive，直接無視之，此時還有5765個結節；
（2）將相近的結節融合，融合後還有2290個結節；
（3）將三個以上專家標註的結節作為檢測使用，共有1186個結節，也就是最後的實驗資料。
luna16資料集包括888低劑量肺部ct影像（mhd格式）資料，每個影像包含一系列胸腔的多個軸向切片。每個影像包含的切片數量會隨著掃瞄機器、掃瞄層厚和患者的不同而有差異。原始影象為三維影象。每個影象包含一系列胸腔的多個軸向切片。這個三維影象由不同數量的二維影象組成。
2. 資料集檔案內容
3. luna16競賽規則
比賽共有兩項，乙個是complete nodule detection，另乙個是false positive reduction，前者要求實現乙個完整的檢測系統，後者要求對給定區域進行二分類，是否為結節。
整個資料集是十份的，每份ct數相等，針對該資料集要執行10折交叉驗證，總共可以分為四步
（1）取乙份做測試集，其餘九份做訓練集
（2）在訓練集上訓練演算法
（3）在測試集上測試，並生成結果檔案
（4）完成10折交叉驗證後，將所有結果融合為乙份
最終提交檔案要求為.csv格式，每行為乙個標註，具體格式就是 image identifier,x,y,z,score，其中第乙個代表某個ct，x,y,z為結節座標，score為置信度。
如果提交的座標位於結節半徑範圍內，則為正，也就是true positive，如果有多個候選區都與乙個結節相關，則選取置信度最高的。若候選區檢測出irrelevant nodules，則忽略掉，既不是正也不是負，剩下的候選區都可以歸為false positive了。
有了正負樣本的定義，就要進行評估，luna16採用的是froc(free-response receiver operating characteristic)準則。最終的評比準則是0.125，0.25，0.5，1，2，4，8七個點召回率的平均值。
LUNA16資料集肺結節顯示親測
ps主要是基於該博主 的luna16資料集系列上的親測為更加小白的我一樣。博主的方法可行但是有些還有補全才能出結果，希望對你有幫助。1.資料集太大了我就上傳我用的這個序列 import itk as sitk import matplotlib.pyplot as plt import numpy ...
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