产品基本信息

• 数据规模：共 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：分辨率为 512x512 像素，格式包括 JPEG 和 PNG（取决于导出方式）。
• 数据来源：来自多家医院和扫描中心，通过三星超声机（RS85、HS60、RS80A、HS70A）采集。
• 许可证：Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）。
• 核心用途：用于肾结石检测模型训练、医学影像分析算法开发等。

产品使用说明

1. 数据整理与预处理：将图像按 “正常” 和 “含结石” 分类存储，使用图像处理工具（如 Python 的 OpenCV 库）统一图像格式和尺寸（若有差异），对图像进行增强（如调整对比度、去噪）以提升模型训练效果。
2. 标注辅助：参考数据集附带的标注指南，对图像中的结石特征（如明亮的高回声点、后方声学阴影）进行标记（若需人工补充标注），确保模型学习到关键特征。
3. 模型训练：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，选择合适的深度学习模型（如 CNN、YOLO 等），输入图像数据进行训练，通过验证集调整模型参数，优化结石检测精度。
4. 模型评估与应用：使用测试集评估模型性能（如准确率、召回率、F1 值），将训练好的模型用于辅助医生进行肾结石影像诊断，提高检测效率和准确性。

应用场景

1. 医学 AI 研发：医疗科技企业可基于该数据集开发肾结石自动检测系统，通过深度学习算法识别超声图像中的结石特征，为基层医院或影像科提供辅助诊断工具，减少漏诊和误诊。
2. 医学教育：医学院校可将数据集用于超声影像教学，展示正常与含结石的肾脏超声图像差异，帮助学生掌握肾结石的影像特征，提升诊断技能。
3. 临床研究：研究人员可利用数据集分析不同类型肾结石的超声表现（如大小、位置与回声特征的关系），探索更精准的结石检测方法，推动肾结石诊断技术发展。

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