ISBI 2025 FUGC 宫颈超声图像分割数据集
ISBI 2025 FUGC (Fetal Ultrasound Grand Challenge) 是一项专注于宫颈超声图像分割的挑战，旨在通过半监督学习方法提高自动分割宫颈前唇和后唇的准确性。宫颈超声成像已成为预测自发性早产的关键临床工具，早期识别高危妊娠使医疗专业人员能够将产科和新生儿护理重点放在最急需的人群上，改善治疗效果。
腹部可视化图片
可视化图片 1
数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | ultrasound |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖区域 | 腹部 |
| 类别数 | 2 |
| 数据量 | 890，可获取量：500 |
| 文件格式 | .png |
文件结构
数据集文件结构如下。训练集：train文件夹包含500超声图像文件夹，标注图像（labeled_data）50张，未标注图像（unlabeled_data）450张，标注图像文件夹下包括原始图像文件（images）和标签文件（labels）.图像尺寸统计
| 统计类型 | 尺寸 |
|---|---|
| 最小值 | (544, 336) |
| 中位值 | (544, 336) |
| 最大值 | (544, 336) |
引用
@inproceedings{bai2024intrapartum,
title={Intrapartum Ultrasound Grand Challenge 2024},
author={Bai, Jieyun and Lekadir, Karim and Ni, Dong and Slimani, Saad and Campello, Victor M. and Ohene-Botwe, Benard and Lu, Yaosheng and Chen, Gaowen and Hou, Huaying and Qiu, Dexun and Zhou, Zhanhong},
booktitle={27th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024)},
year={2024},
organization={Zenodo},
doi={10.5281/zenodo.10979813}
}