MRBrains13

MRBrains13是一个公开可用的脑部图像分割数据集。该数据集提供高质量3T-MR脑部图像,旨在对脑部MR图像中的解剖结构(如灰质、白质和脑脊液)进行分割。此外,数据集还提供多序列MR图像,包括完整标注的T1加权、T1加权反转恢复序列和FLAIR MR图像。每个序列包含20个病例。这些解剖结构的掩膜由专家标注,并由未参与初始标注过程的其他专家进行审核和校正。数据集包含5个训练病例和15个测试病例,测试集不提供标注结果。

toujingbu
可视化图片
MRBrains13_0.png
MRBrains13_0.png
MRBrains13_1.webp
MRBrains13_1.webp
数据集元信息
维度3D
模态mri
任务类型segmentation
解剖结构灰质、白质、脑脊液
解剖区域脑部
类别数3
数据量20
文件格式.nii
文件结构
MRBrainS13DataNii
│
├── TestData
│   ├── 1
│   │   ├── T1_1mm.nii
│   │   ├── T1_IR.nii
│   │   ├── T1.nii
│   │   └── T2_FLAIR.nii
│   ├── 2
│   │   ├── T1_1mm.nii
│   │   ├── T1_IR.nii
│   │   ├── T1.nii
│   │   └── T2_FLAIR.nii
│   ├── 3
│       ├── T1_1mm.nii
│       ├── T1_IR.nii
│       ├── T1.nii
│       └── T2_FLAIR.nii
│   └── ...
│
├── TrainingData
│   ├── 1
│   │   ├── LabelsForTesting.nii
│   │   ├── LabelsForTraining.nii
│   │   ├── T1_1mm.nii
│   │   ├── T1_IR.nii
│   │   ├── T1.nii
│   │   └── T2_FLAIR.nii
│   ├── 2
│   │   ├── LabelsForTesting.nii
│   │   ├── LabelsForTraining.nii
│   │   ├── T1_1mm.nii
│   │   ├── T1_IR.nii
│   │   ├── T1.nii
│   │   └── T2_FLAIR.nii
│   ├── 3
│       ├── LabelsForTesting.nii
│       ├── LabelsForTraining.nii
│       ├── T1_1mm.nii
│       ├── T1_IR.nii
│       ├── T1.nii
│       └── T2_FLAIR.nii
│   └── ...
│
└── ...
图像尺寸统计
统计类型 间距 (mm) 尺寸
最小值 (0.95833,0.95833,3.00) (240,240,48)
中位值 (0.95833,0.95833,3.00) (240,240,48)
最大值 (0.95833,0.95833,3.00) (240,240,48)
引用
@article{mendrik2015mrbrains,
  title={MRBrainS challenge: online evaluation framework for brain image segmentation in 3T MRI scans},
  author={Mendrik, Adriënne M and Vincken, Koen L and Kuijf, Hugo J and Breeuwer, Marcel and Bouvy, Willem H and De Bresser, Jeroen and Alansary, Amir and De Bruijne, Marleen and Carass, Aaron and El-Baz, Ayman and others},
  journal={Computational intelligence and neuroscience},
  volume={2015},
  number={1},
  pages={813696},
  year={2015},
  publisher={Wiley Online Library}
}
来源信息

官方网站:
访问官网

下载链接:

登录后下载
需要登录并获得知识星球权限

相关论文:
查看论文

发布日期: 2013

统计信息

创建时间: 2025-09-10 07:30

更新时间: 2025-09-10 07:35