肾结石分类和对象检测数据集肾结石检测超声图像数据集含 9416 张原始处理图像适用于肾结石检测模型训练医学影像资源

引言与背景

在医学影像分析领域，高质量、标注精确的超声图像数据是训练 AI 模型、提升辅助诊断能力的关键。肾结石是泌尿系统常见疾病之一，其早期发现和精确定位对于临床治疗方案的制定至关重要，如选择保守治疗、体外碎石或手术干预。超声检查因其无创、低成本及即时性而成为肾结石检测的首选影像手段。然而，在利用超声影像进行 AI 辅助诊断时，存在以下挑战：

图像类别不均衡

临床数据中正常肾脏图像往往占比过高，而含结石图像数量相对较少。
类别不均衡可能导致模型偏向学习正常图像特征，从而在实际检测中出现漏诊。

特征标注复杂

肾结石在超声图像中主要表现为高回声点，并伴随声学阴影，其形态和位置因结石大小、位置及患者体质不同而变化。
超声图像受采集设备型号、探头参数、成像角度和成像环境影响较大，使得结石特征标注难度增加。

多源数据整合难

不同医院、不同扫描中心的设备差异导致图像质量和灰度分布存在差异，影响模型泛化能力。

为解决上述问题，本数据集收录了 9416 张肾脏超声图像 ，包括来自多家医院和扫描中心的原始及处理后图像，其中 正常图像 4414 张、含结石图像 5002 张 。图像分辨率统一为 512×512 像素，格式为 JPEG/PNG。数据集附带详细标注指南，包括高回声点和声学阴影标记规则，可供人工补充标注，确保模型能够学习到关键病灶特征。

属性	说明
数据规模	9416 张超声图像，其中正常图像 4414 张，含结石图像 5002 张
图像规格	分辨率 512×512 像素，格式 JPEG/PNG
数据来源	来自多家医院和扫描中心，采集设备为三星超声机（RS85、HS60、RS80A、HS70A）
许可证	Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）
核心用途	肾结石检测模型训练、医学影像分析算法开发
获取方式	肾结石分类和对象检测数据集肾结石检测超声图像数据集含 9416 张原始处理图像适用于肾结石检测模型训练医学影像资源 - 典枢

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数据集优势

高质量图像采集

数据集来源于多家三甲医院、专业影像中心及地区医疗机构，涵盖不同地域和患者群体，保证了数据的代表性与多样性。
采用三星高端超声机（RS85、HS60、RS80A、HS70A）采集，分辨率统一为 512×512 像素，格式标准化为 JPEG/PNG，确保图像清晰度与一致性。
同时包含原始图像与经过优化处理的版本，为算法开发者提供多样化训练素材。

多样化精确标注

数据集附带系统化的标注指南，涵盖肾结石超声典型特征的识别方法，包括高回声点、声学阴影、边缘特征等。
支持人工标注与算法半自动标注的结合方式，方便开发者在原有数据基础上进行二次标记或个性化标注。
标注规则参考临床超声诊断标准，保证了标签的医学准确性和一致性。

广泛适用性

可直接用于肾结石检测 AI 模型训练、图像分类、分割及目标检测任务。
在医学教育中可作为标准案例库，辅助学生理解肾结石的典型影像表现与诊断思路。
在临床研究中可支持结石类型、大小、位置与患者特征的多维度分析，推动精准医学研究进展。
同时适用于算法优化、图像增强、特征提取等计算机视觉研究方向。

开放共享与灵活授权

采用 Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可协议，用户可在注明来源的前提下自由共享、改编和再发布数据。
开放性设计鼓励多方协作，加速 AI 在医学影像领域的应用落地与技术迭代。

数据应用场景

医学 AI 研发

肾结石自动检测系统开发 ：基于该数据集，可以训练深度学习模型（如 CNN、U-Net、YOLO 等），自动识别超声图像中的结石特征，包括高回声点、声学阴影及形态特征。
辅助诊断工具 ：模型可部署在基层医院、社区医疗机构或影像科工作站，辅助医生快速筛查肾结石病例，减少漏诊和误诊，提升诊断效率。
多设备、多场景适配 ：由于数据来源于多家医院和多型号超声机（RS85、HS60、RS80A、HS70A），训练出的模型在不同设备采集的图像上均具备良好泛化能力。
智能预警与临床决策支持 ：结合医院信息系统（HIS）和电子病历（EMR），可实现结石检测结果的自动记录与提示，为临床决策提供参考依据。

医学教育

超声影像教学资源 ：数据集展示了正常肾脏与含结石肾脏的典型超声图像差异，包括结石大小、位置、回声强度及声学阴影特征，适合医学院校用于教学演示和实训。
影像特征训练 ：学生可以通过标注练习掌握结石检测要点，如高回声点定位、声影判断和结石形态分类，从而提高超声影像诊断能力。
案例分析与讨论 ：教师可设计基于本数据集的病例讨论和测验，帮助学生理解结石类型与影像表现的关系，培养临床思维和影像分析能力。

临床研究

结石类型与影像特征分析 ：研究人员可利用数据集对不同类型肾结石（如草酸钙结石、尿酸结石等）的超声表现进行系统分析，包括大小、形态、位置与回声特征之间的关系。
算法优化与方法探索 ：通过对图像增强、分割、检测算法的训练和验证，探索更精准、高效的结石检测方法，推动影像 AI 技术在肾结石诊断中的应用。
多中心临床研究支持 ：数据来源覆盖多家医院和扫描中心，适合用于跨机构研究、算法泛化性测试及多设备适配性验证，为大规模临床推广提供数据基础。
辅助治疗研究 ：结合临床随访数据，可研究结石大小、位置与治疗方案效果的相关性，为个性化治疗提供数据支持。