摘要：数据集（卡塔尔大学）包含 33,920 张 CXR 图像（11,956 COVID-19、11,263 非 COVID 感染、10,701 正常），提供完整肺部分割掩模（迄今最大），首个利用肺部和感染分割检测、定位和量化 COVID-19 的数据集。
数据集简介
数据集概述
数据集由卡塔尔大学研究人员汇编，包含 33,920 张胸部 X 光（CXR）图像，分为三类：11,956 张 COVID-19、11,263 张非 COVID 感染（病毒性或细菌性肺炎）和 10,701 张正常。数据集为整个数据集提供真实值肺部分割掩模，是迄今为止创建的最大的肺部掩模数据集。首个利用肺部和感染分割来检测、定位和量化 COVID-19 的研究，可协助医生诊断 COVID-19 肺炎严重程度并跟踪疾病进展。
数据集分为两个实验集合：
(1) 肺部分割数据：完整 COVID-QU-Ex 数据集（33,920 张 CXR 及肺部掩模）；
(2) COVID-19 感染分割数据：子集（1,456 张正常 + 1,457 张非 COVID-19 + 2,913 张 COVID-19，含肺部掩模和感染掩模）。
每个集合分为训练、验证和测试集。
数据集来源
由卡塔尔大学研究人员汇编。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-109
文件大小：1.1G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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