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数据集列表
StructSeg2019-任务2数据集专为鼻咽癌大体肿瘤靶区（Gross Target Volume，GTV）的自动分割而设计。该数据集包含60例鼻咽癌患者的高分辨率计算机断层扫描（CT）影像。数据集分为两部分：训练集包含50例患者的CT...
StructSeg2019-Task1 数据集专为头颈部CT扫描的鼻咽癌研究设计，重点聚焦危及器官（Organs at Risk, OAR）的分割，这对提升放射治疗计划及疗效至关重要。该数据集包含50例鼻咽癌患者的CT扫描训练数据，每例均由...
SMILE-UHURA2023（超高分辨率7T磁共振血管造影中观尺度小血管分割2023）是一个用于超高分辨率小血管分割的3D磁共振模态数据集，属于国际生物医学成像研讨会（ISBI）挑战赛的一部分。该数据集专注于脑动脉分割，包含12组训练样本...
SegRap 2023数据集基于平扫CT和增强CT图像，为鼻咽癌患者提供了高危器官（Organs-At-Risk，OAR）和肿瘤整体体积（Gross Tumor Volume，GTV）的精确分割。作为MICCAI 2023的挑战赛，SegR...
UCSF-PDGM数据集是一个用于弥漫性胶质瘤分割的MRI模态数据集，属于TCIA（The Cancer Imaging Archive）系列的一部分。该数据集包含501例病例数据，MRI模态包括八种类型：3D T2加权成像、T2/FLAI...
Teeth3DS是首个专注于3D牙齿分割（segmentation）与标注的公开数据集。该数据集为2022年国际医学图像计算与计算机辅助介入会议（MICCAI）的3DTeethSeg挑战赛而创建，旨在推动该研究领域的发展，并激励3D视觉研究...
The TN3K (Thyroid Nodule Region Segmentation Dataset) comprises 3493 ultrasound images from 2421 patients, captured betw...
TG3K数据集来源于16段超声视频。该数据集最初设计用于从视频中精确分割甲状腺区域。数据提取过程首先从视频中抽取帧图像，为确保数据质量，设定了一个筛选规则：仅保留甲状腺区域占整幅图像面积0.06以上的图像。最终，TG3K数据集由这类高质量图...
ToothFairy 是一个在锥形束计算机断层扫描（CBCT） 中对下颌神经（Inferior Alveolar Nerve, IAN）进行体素级分割的数据集，并作为 MICCAI 2023 的一个挑战赛。它包括 443 例稀疏标注的 CB...
TN-SCUI 2020（甲状腺结节超声图像分割与分类）数据集是目前规模最大的甲状腺结节超声图像数据集，共包含4554张超声图像。这些数据由上海瑞金医院提供，来源于中国医学超声人工智能联盟（CMUAA）。训练集包含3644张超声图像，分为1...
WMH（White Matter Hyperintensity，脑白质高信号）数据集是一个专门用于比较和评估脑白质高信号自动分割技术的多模态脑部MR数据集。该数据集包含来自不同机构、不同MR扫描仪的60例训练数据，每例数据均包含T1加权和F...
WORD（Whole Abdominal ORgan Dataset，全腹部器官数据集）是一个大规模腹部器官分割CT数据集。该数据集包含150例全面覆盖腹部区域的CT扫描，为16个不同的腹部器官提供了精细标注。官方将这些数据划分为100例用...