cSeg 2022
cSeg2022是一个专注于24月龄婴儿T1加权MRI图像分割的数据集，特别针对小脑结构的精细分割。与其他脑部分割数据集相比，cSeg2022与北卡罗来纳大学教堂山分校2017年发起的iSeg非常相似（两者都涉及脑部结构的完整分割，且都将脑部分为脑脊液、灰质和白质）。重要区别在于本数据集仅关注小脑结构，且选择的受试者为24月龄婴儿。从临床角度看，该任务并无显著差异；总体而言，可作为iSeg的补充数据集或用于特定小脑研究。
toujingbu可视化图片
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数据集元信息
| 维度 | 3D |
| 模态 | mri |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖结构 | 脑脊液、灰质、白质 |
| 解剖区域 | 脑部 |
| 类别数 | 3 |
| 数据量 | 13 |
| 文件格式 | .nii.gz |
文件结构
cSeg-2022
├── imagesTr
│ ├── subject-1.nii.gz
│ ├── ...
│ ├── subject-13.nii.gz
├── labelsTr
│ ├── subject-1.nii.gz
│ ├── ...
│ ├── subject-13.nii.gz
├── dataset.json图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | (0.80, 0.80, 0.80) |
(300, 300, 300) |
| 中位值 | (0.80, 0.80, 0.80) |
(300, 300, 300) |
| 最大值 | (0.80, 0.80, 0.80) |
(300, 300, 300) |
引用
TBD