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- 图像数量
- 646 张图像
- 标注类别
- 2 个类别
- 标注格式
- YOLOv8 TXT

数据集介绍
本数据集面向浅表软组织肿物超声筛查与良恶性鉴别场景,对超声画面中的肿物区域框选标注,共 2 个类别:恶性肿物(malignant)与良性肿物(benign),图像为浅表软组织超声检查实拍帧(腋窝 LEFT AXILLA、右上象限 RT UOQ 等体表标记入镜,部分带彩色多普勒血流显示),覆盖低回声结节、囊肿、边界毛糙肿块等多种形态,共 646 张图像、646 个标注框(平均每图 1 框,单肿物逐帧标注),适用于浅表肿物自动检测、良恶性初筛、淋巴结评估等算法的开发与模型训练。浅表软组织超声是体表肿块的一线检查手段,本数据集以良恶性二分类对应临床最核心的鉴别需求,可作为体表肿物超声 CAD 的起步底座,迁移至乳腺、甲状腺外其他浅表器官超声时仅需少量目标域样本微调。本数据集仅供医学研究与技术学习使用,不能替代临床诊断。
数据集概览
| 图像数量 | 646张 |
| 标注格式 | YOLOv8 TXT(归一化坐标) |
| 标注类别 |
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使用说明
本数据集采用 YOLOv8 格式标注,适配YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12、YOLO26算法直接训练,其他算法可借助在线标注转换工具进行格式转换。适用于:浅表肿物检测、良恶性初筛、淋巴结评估、体表肿块CAD。
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数据集标签
超声检查、软组织肿物、良恶性分类、医疗影像、医疗AI
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