Auto-PET
Auto-PET是一个自动化PET/CT器官分割数据集。该数据集首次在MICCAI 2022会议上发布，并在MICCAI 2023上进一步扩展。初始版本包含900个PET/CT扫描体数据，对应1014组PET-CT数据。截至2022年底新增150个体数据，2023年3月又增加200个。此次扩展包含一组新的FDG-PET-CT图像，形成了一个包含脑部掩模的综合性CT和PET数据集。提供的分割标签与LITS标准一致，数据来自慕尼黑路德维希-马克西米利安大学采集的FDG-PET/CT图像，为器官分割研究提供了宝贵资源。
全身可视化图片
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数据集元信息
| 维度 | 3D |
| 模态 | ct |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖结构 | 肿瘤 |
| 解剖区域 | 全身 |
| 类别数 | 1 |
| 数据量 | 1014训练集，200测试集 |
| 文件格式 | .nii.gz |
文件结构
|--- Patient 1
|--- Study 1
|--- SUV.nii.gz (PET image in SUV)
|--- CTres.nii.gz (CT image resampled to PET)
|--- CT.nii.gz (Original CT image)
|--- SEG.nii.gz (Manual annotations of tumor lesions)
|--- PET.nii.gz (Original PET image as actictivity counts)
|--- Study 2 (Potential 2nd visit of same patient)
|--- ...
|--- Patient 2
|--- ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | (2.036, 2.036, 3) |
(400, 400, 200) |
| 中位值 | (2.036, 2.036, 3) |
(400, 400, 326) |
| 最大值 | (2.036, 2.036, 3) |
(512, 512, 743) |
引用
@article{gatidis2022whole,
title={A whole-body FDG-PET/CT Dataset with manually annotated Tumor Lesions},
author={Gatidis, Sergios and Hepp, Tobias and Fr{\"u}h, Marcel and La Foug{\`e}re, Christian and Nikolaou, Konstantin and Pfannenberg, Christina and Sch{\"o}lkopf, Bernhard and K{\"u}stner, Thomas and Cyran, Clemens and Rubin, Daniel},
journal={Scientific Data},
volume={9},
number={1},
pages={601},
year={2022},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}
@article{gatidis2023autopet,
title={The autoPET challenge: Towards fully automated lesion segmentation in oncologic PET/CT imaging},
author={Gatidis, Sergios and Fr{\"u}h, Marcel and Fabritius, Matthias and Gu, Sijing and Nikolaou, Konstantin and La Foug{\`e}re, Christian and Ye, Jin and He, Junjun and Peng, Yige and Bi, Lei and others},
year={2023}
}