详细介绍请查看博客：LUNA16肺结节数据集-CSDN博客

一、LUNA16 数据集简介

LUNA16 是一个从 LIDC-IDRI 数据集中提取的子集，主要用于肺结节自动检测任务。数据集中包含了 888 个低剂量胸部 CT 扫描样本，共有1186个结节，直径从3.170毫米到27.442毫米不等，涵盖了不同大小的肺部结节。LUNA16数据集中的图像采用.mhd和.zraw格式，这些格式在医学影像处理领域较为常见，但由于其特殊性，直接处理和可视化存在一定困难。

二、Lung16目标分割数据集

为简化图像的读取与处理，本文对原始的 .mhd 与 .zraw 格式图像进行了预处理，将所有 CT 图像切片转换为常见的 .png 格式，并对肺结节进行了精细化的掩膜标注（mask annotation），以支持更高级的语义分割与实例分割任务。

具体而言，本文以目标检测结果中的边界框为参考，结合原始 CT 图像内容，使用 LabelMe 软件对每一个肺结节区域进行逐个手动标注，精确描绘其轮廓，生成对应的 JSON 格式标注文件。每个 JSON 文件中包含了结节边界的多边形坐标信息，可用于自动生成二值掩膜图或直接用于实例分割模型训练。

如下图所示，在每张图像中，我们严格遵循每个结节的实际形态进行轮廓描绘，确保掩膜区域与实际病灶最大程度吻合。这种高质量的人工标注为分割模型提供了可靠的监督信号，有助于提升模型对细小或边缘模糊结节的识别能力。

LUNA16 分割数据集已完成图像和标签的标准化转换，将统一提供如下内容：

• 经过预处理并转换为 .png 格式的 CT 图像；

对应的 三种类型的标注文件，包括：

• YOLO 格式（用于yolo系列的实例分割）；
• Mask 图像格式（用于 UNet 系列分割模型）；
• LabelMe 原始 JSON 格式（便于可视化与进一步编辑）。