MICCAI 2024 LISA 2024 Task2
LISA 2024数据集是MICCAI 2024挑战赛的组成部分，本文介绍的是聚焦海马体分割的任务2数据集，包含63个训练样本。在LISA 2024挑战赛任务2中，参赛者需要开发自动方法从0.064T磁共振图像中分割海马体。海马体是大脑中与认知和记忆功能密切相关的关键皮层下结构，在异常神经发育研究中常具有关键意义。本任务涉及使用超低场T2加权磁共振成像技术，这对儿童早期脑研究具有重要意义。
toujingbu可视化图片
LISA_0.png
LISA_1.webp
数据集元信息
| 维度 | 3D |
| 模态 | mri |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖结构 | 海马体 |
| 解剖区域 | 脑部 |
| 类别数 | 2 |
| 数据量 | 63 |
| 文件格式 | .nii.gz |
文件结构
.
├── dataset.json
├── imagesTr
│ ├── LISA_0001_0000.nii.gz
│ ├── ...
│ └── LISA_0063_0000.nii.gz
└── labelsTr
├── LISA_0001.nii.gz
├── LISA_0002.nii.gz
├── ...
└── LISA_0063.nii.gz图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | (195, 233, 159) |
(1.0, 1.0, 1.0) |
| 中位值 | (195, 233, 159) |
(1.0, 1.0, 1.0) |
| 最大值 | (197, 233, 189) |
(1.0, 1.0, 1.0) |
引用
TBD