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数据集列表
FeTA 2022（胎儿组织标注与分割挑战赛）是一项专注于胎儿脑部重建与分割的医学影像竞赛。该数据集已在MICCAI 2021和MICCAI 2022举办过两届赛事，相较于仅提供单中心训练测试数据的FeTA 2021，FeTA 2022更关...
EPVS是MICCAI 2024会议中针对脑部MRI图像中血管周围间隙扩大（Enlarged Perivascular Spaces，EPVS）的分割挑战赛。EPVS是脑血管疾病的重要标志物，也是神经退行性疾病的早期指标。本挑战赛旨在通过提...
DDTI数据集包含637张来自单一设备的甲状腺超声图像，具有像素级标注，由Pedraza等人提供。甲状腺超声图像分析是一个持续发展的领域，主要由于超声中结节检测的困难性。该数据库的价值在于其诊断多样性和包含的病例类型，如甲状腺炎、甲状腺肿、...
ULS（Universal Lesion Segmentation in Computed Tomography，通用计算机断层扫描病灶分割）是一个用于胸腹部CT图像中病灶区域分割的大规模数据集。该数据集包含6,514例全标注病例和32,3...
TotalSegmentator 是目前公开的标注规模最大的 CT 分割数据集，第一版数据于2022年7月公开，官方在2023年9月对数据集进行了较大的更新，图像数量和标注类别数都有小幅的增加。将图像总数从1204例增加到1228例（仅增加...
TotalSegmentator MRI 数据集包含 298 例磁共振（MRI）影像，提供多达 56 种不同常用解剖结构的分割标注。其中 251 例 MRI 影像来自巴塞尔大学医院影像归档与通信系统（PACS, Picture Archiv...
TotalSegmentator是目前公开可用的最大规模三维医学图像分割数据集，包含1204例CT扫描图像，涵盖104种解剖结构。其中1082例用于训练，57例用于验证，65例用于测试。与大多数仅关注部分器官且数据量有限的数据集不同，Tot...
NAFLD病理学与健康组织样本数据集是一个专业病理学图像数据集，涵盖多种物种、器官和染色剂，具有重要研究价值。该数据集包含小鼠和大鼠的多种器官样本，如肝脏、大脑、肺脏、心脏、胰腺、脾脏和肾脏，提供了广泛的器官覆盖范围。这使得研究人员能够在多...
肌肉骨骼建模为深入理解人体提供了途径，能够获得其他方法难以实现的认知。人体功能模型与仿真对医学、医疗技术、产品开发和教育领域产生了深远影响。例如，这些模型被用于研究组织病理学与治疗方案、分析撞击与车祸中的身体反应、开发测试产品、制作教学材料...
基础模型（Foundation models）通常通过大规模数据进行训练，并在各种视觉和语言应用中取得了巨大成功。最新进展进一步使这些模型能够高效适应下游任务，即使在训练样本有限的情况下（例如小样本学习场景）。然而，这种学习范式在医学图像分...
CT-ORG（带有多器官分割的CT体积数据集）是一个包含多器官分割的CT数据集。该数据集包含140个CT扫描体积，其中131个与PET-CT数据集配对。本数据集扩展了LITS挑战赛的器官列表，新增了9个器官，共包含6个类别21个器官。数据集...
Automated Lesion Segmentation in Whole-Body PET/CT - Multitracer Multicenter Generalization（AutoPETIII）数据集是MICCAI2024 Au...