FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement — 胎儿四腔心超声「心脏+胸腔」双椭圆首创标注数据集，CTR 心胸径比生物测量的开源标尺

300 张胎儿四腔心切面超声、源自公开 FETAL_PLANES_DB 再标注、带资深超声医师手工椭圆/旋转框/掩码三合一标注，专为 CTR（心胸径比）自动测量设计；配 MICCAI 2025 EllipseDet 单阶段椭圆检测方法与 CC-BY 4.0 全开放许可

来源 公开 FETAL_PLANES_DB 数据库（西班牙巴塞罗那 Hospital Clinic 等采集）中的四腔心切面抽取再标注；230×245 像素二维灰阶胎儿超声；每图心脏与胸腔各一条椭圆 + 旋转框 + 二值掩码发布时间: 2026-10-08最后更新: 2026-10-20 阅读 34
FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement — 胎儿四腔心超声「心脏+胸腔」双椭圆首创标注数据集，CTR 心胸径比生物测量的开源标尺

信息速览

数据集名称FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement — 胎儿四腔心超声「心脏+胸腔」双椭圆首创标注数据集，CTR 心胸径比生物测量的开源标尺
数据类型影像数据,人工标注,原始数据
规模217 例（300 张图像来自 217 位患者；患者级划分 200 训练 : 50 验证 : 50 测试）
接入方式公开 FETAL_PLANES_DB 数据库（西班牙巴塞罗那 Hospital Clinic 等采集）中的四腔心切面抽取再标注；230×245 像素二维灰阶胎儿超声；每图心脏与胸腔各一条椭圆 + 旋转框 + 二值掩码
AI 就绪度

INFOBOX — FOCUS 一屏速览

维度 内容
本质 胎儿四腔心切面超声 + 心脏/胸腔双结构椭圆标注数据集（源自公开 FETAL_PLANES_DB 再标注，非独立前瞻采集）
全称 FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement
团队 四川大学（Sichuan University，推断）；GitHub szuboy，10 位 Zenodo 作者
数据平台 Zenodo record 14597550（DOI 10.5281/zenodo.14597550，v1.0 2025-01-01）
代码仓库 GitHub szuboy/FOCUS-dataset（标注、度量脚本、预训练权重，initial commit 2025-01-04）
配套论文 MICCAI 2025「You Can Detect It: Fetal Biometric Estimation Using Ellipse Detection」（EllipseDet）
论文出处 LNCS 15960，pp.683-693，doi 10.1007/978-3-032-04927-8_65（Open Access）
规模 300 张图像 / 217 例；患者级划分 200 训练 : 50 验证 : 50 测试
图像规格 230×245 像素、统一分辨率、二维灰阶胎儿超声
标注 每图 2 目标（cardiac 心脏 + thorax 胸腔）× 三合一（椭圆 + 旋转框 + 掩码）
首创性 首个对全部病例的心脏与胸腔同时提供椭圆标注的数据集
核心任务 心脏/胸腔分割（DSC/HD95）· 椭圆/旋转框检测 · CTR 心胸径比生物测量回归
许可 CC-BY 4.0（全开放、无 gated、无请求制——与库内 PANDA-PLUS 掩码请求制形成对照）
最佳基线 TransUNet（心脏 DSC 92.48、胸腔 DSC 96.48、CTR 93.32）
上游源库 FETAL_PLANES_DB（本库 rid 538 fetal-planes-db）
第三方复用 USFM 超声基础模型（arXiv:2509.11752）用作战评任务，重划 250:50

§0 导读：这个数据集解决什么问题

胎儿先天性心脏病（congenital heart disease, CHD）是最常见的出生缺陷之一，而产前超声筛查是发现它的第一道防线。在产前心脏筛查的整套切面中，四腔心切面（four-chamber view，常取心尖四腔心 apical four-chamber） 是最基础、最必需的一刀：它同时显示左右心房、左右心室以及房室间隔，几乎所有结构性心脏病的第一眼线索都落在这个平面上。

产科超声医师在这个平面上反复用眼睛估量的一个关键指标，就是心胸径比（cardiothoracic ratio / cardiothoracic diameter ratio, CTR）——把心脏的最大横径除以胸腔的横径。CTR 偏大往往提示心室扩大、心包积液或心脏占位；CTR 是四腔心平面诊断先心病的重要生物标志物之一。传统上，这个比值靠手工勾画心脏与胸腔轮廓再量取，既费时又带有明显的操作者间差异。

FOCUS 数据集要解决的，正是把这一步从手工测量变成可自动、可复现、可评测的计算机视觉任务。它的做法很直接：让算法直接在四腔心平面上"画椭圆"——为心脏画一条椭圆、为胸腔画一条更大的椭圆，然后由两条椭圆的参数（长轴、短轴）直接算出 CTR。为此，数据集对每一张图都提供了椭圆（ellipse）标注这一核心武器，并额外冗余提供旋转框与二值掩码，使同一批数据能同时服务分割、检测、椭圆回归三条技术路线。

FOCUS 的定位因此相当清晰：它不是一个"大而全"的超声影像库，而是一把小巧、专用、全开放的"CTR 测量标尺"。300 张图、217 例、2 个解剖目标、CC-BY 4.0——规模不大但任务定义极锋利。理解 FOCUS 的价值，关键不在于它有多少张图，而在于它第一个把"心脏+胸腔双结构椭圆标注"这件事做齐、做成公开可复现的标注体系，并配上了方法论文（MICCAI 2025 EllipseDet）与官方基线。

本条目面向四类读者：想找一个干净胎儿超声基准来训练/评测分割或检测模型的算法开发者；研究胎儿先心病自动化筛查的临床与工程团队；关注"小数据集如何以精细标注取胜"的数据集方法论研究者；以及把 FOCUS 当作多任务评测项之一的超声基础模型研究者。阅读时请始终记住两条主线：一是"源库-再标注"的血缘（FOCUS 的图像来自 FETAL_PLANES_DB，不是独立采集），二是"椭圆优先"的设计哲学（三合一标注中椭圆是核心首创，旋转框与掩码是冗余兼容）。

§1 数据集速览：十问十答

Q1：FOCUS 是什么？
FOCUS（全称 FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement）是一个胎儿四腔心切面超声影像数据集，包含 300 张图像，每张图对心脏（cardiac）与胸腔（thorax）两个结构提供椭圆、旋转框、二值掩码三种标注，核心用途是自动测量 CTR 心胸径比并服务胎儿先心病筛查研究。

Q2：谁做的、发在哪？
由四川大学团队完成（GitHub 账号 szuboy，Zenodo 列 10 位作者）。数据本体发布于开放平台 Zenodo（record 14597550），代码、标注工具与预训练权重发布于 GitHub szuboy/FOCUS-dataset，配套方法论文发表于 MICCAI 2025（LNCS 15960，pp.683-693）。

Q3：有多少数据？
300 张图像，来自 217 位患者。按患者级（patient-level）划分为 200 训练 / 50 验证 / 50 测试，以避免同一患者跨集导致的泄漏。

Q4：图像长什么样？
二维灰阶胎儿超声四腔心切面，统一 230×245 像素、统一分辨率。图像源自公开数据库 FETAL_PLANES_DB 的四腔心切面抽取。

Q5：标注了什么？
每张图对心脏与胸腔两个目标各标注三样东西：① 椭圆（中心坐标、长轴、短轴、倾角——核心首创）；② 旋转框（DOTA 格式，8 坐标 + 类别 + flag）；③ 二值分割掩码（前景 255/背景 0）。标注由资深超声医师协助手工完成。

Q6：核心任务是什么？
三类：① 心脏/胸腔语义分割（用 DSC、HD95 评估）；② 心脏/胸腔目标检测（椭圆检测或旋转框检测）；③ CTR 生物测量回归（由椭圆参数直接计算，无需后处理拟合）。

Q7：什么许可？好拿吗？
CC-BY 4.0，真·全开放。直接去 Zenodo record 14597550 下载 FOCUS-dataset.zip 即可，无 gated、无登录、无请求制。这一点与库内 PANDA-PLUS（掩码需向作者申请）形成最鲜明的对照。

Q8：能跑出什么水平？
官方基线：TransUNet 全面最优（心脏 DSC 92.48、胸腔 DSC 96.48、CTR 93.32）。分割法优于旋转框检测法；检测式中 Oriented R-CNN 最弱（CTR 仅 61.94），Rotated Faster R-CNN 次优。

Q9：为什么值得关注？
因为它是首个对全部病例的心脏与胸腔同时提供椭圆标注的数据集——把"椭圆"这一几何先验直接编码进标注，让 CTR 测量不再依赖后处理拟合，是一次任务定义上的精细化设计。同时它全开放、小样本、任务锐利，是很好的"方法验证沙盒"。

Q10：最大的坑是什么？
规模小（只有 300 张图，MICCAI 审稿人已明确指出泛化性证据不足）与来源单一（源自 FETAL_PLANES_DB，非独立前瞻采集）。使用时务必注意它是一个"精细标注的小基准"，不要把它当成覆盖广泛的胎儿心脏大数据集。

§2 数据构成与规格

2.1 规模、来源与患者构成

FOCUS 的规模可以用三个数字概括：300 张图像、217 例患者、2 个解剖目标。三个数字都得到了 Zenodo 描述、GitHub README 与 MICCAI 2025 论文三源的相互印证。

  • 图像总数：300 张（三源一致）
  • 患者/病例数：217 例（GitHub README：“300 images from 217 patients”）
  • 每图目标数：2 个（cardiac 心脏 + thorax 胸腔）

需要特别指出 FOCUS 的血缘关系：它的图像并非团队自己去产房或超声科前瞻采集，而是从公开的 FETAL_PLANES_DB 数据库中抽取四腔心切面，再叠加新的心脏/胸腔标注而来。GitHub README 明确写道数据 “sourced from public FETAL_PLANE database”。这意味着 FOCUS 与本库内 rid 538 fetal-planes-db（FETAL_PLANES_DB）构成**“源库-再标注”**关系，而不是两个并列的独立数据集。

来源中心方面存在一个需要存照的口径差异：MICCAI 论文的作者反馈原文称数据来自 2 centers（未具名）；而第三方论文 arXiv:2509.11752（USFM 超声基础模型）则称其 “across Hospital Clinic and Hospital Sant Joan de Deu in Barcelona, Spain”。本条目采用官方"2 centers（未具名）"口径，将巴塞罗那两家医院的具名记为第三方说法并标注存疑（详见 §9 存照）。事实上 FETAL_PLANES_DB 原采集中心本就位于巴塞罗那 Hospital Clinic 等地，USFM 的具名可能是对源库中心的转述，而非 FOCUS 官方声明。

2.2 图像规格与影像模态

  • 模态：二维灰阶胎儿超声（B-mode），四腔心切面
  • 分辨率：230×245 像素，全数据集统一分辨率（arXiv:2509.11752 转述 “All images (230×245 pixels, uniform resolution)”）
  • 灰度：单通道灰阶，标准超声 8-bit 强度
  • 切面：四腔心（four-chamber view），常见心尖四腔心（apical four-chamber）取向
  • 临床场景：中孕期胎儿超声筛查 / 胎儿超声心动图

统一的小尺寸分辨率是一个双刃特征：一方面它降低了计算开销、便于快速迭代，也让 FOCUS 能以较小体积完成开放共享；另一方面 230×245 的有限分辨率会损失细小解剖结构（如瓣膜、流出道）的细节，这也是 FOCUS 只能做"心脏/胸腔两个大目标"而无法做更细解剖标注的原因之一。

2.3 三合一标注体系与目录结构

FOCUS 最引人注目的设计，是同一批图像同时提供三种形态的标注，形成一个"多格式冗余"的标注体系。三种形态各有一个明确的服务对象：

  1. 椭圆标注（ellipse，核心首创）：每张图对 cardiac 与 thorax 各一条椭圆，记录中心坐标、长轴、短轴、倾角与类别标签。它直接服务于 CTR（心胸径比） 生物测量——有了两条椭圆的长短轴，CTR 可以直接算出，无需任何后处理椭圆拟合。这是 FOCUS 相对其他胎儿超声数据集最本质的差异点。
  2. 旋转框标注（rotated box，DOTA 格式）：定向边界框，采用 DOTA 标注格式（8 个坐标值 + 类别标签 + flag）。它服务目标检测技术路线，可直接对接 YOLO、MMRotate 等旋转框检测生态。
  3. 分割掩码（segmented mask）：心脏与胸腔各一张独立二值 PNG（前景 255 / 背景 0，命名如 001-cardiac.png、001-thorax.png）。它服务语义/实例分割路线，可对接 U-Net、TransUNet 系分割网络。

数据集目录结构规整，三个子集（train/val/test）下各有四个平行目录：

FOCUS-dataset/
├── train/
│   ├── images/                 # 原始超声图像
│   ├── annfiles_ellipse/       # 椭圆标注
│   ├── annfiles_rectangle/     # 旋转框标注（DOTA 格式）
│   └── annfiles_mask/          # 二值分割掩码（cardiac/thorax 各一）
├── val/
│   └── （同上四目录）
└── test/
    └── （同上四目录）

首创性宣称：GitHub README 与论文均声明，FOCUS 是 “the first to incorporate ellipse annotations for both cardiac and thoracic regions across all cases”——首个对全部病例的心脏与胸腔区域同时提供椭圆标注的数据集。这一宣称是本条目的核心身份标签，也是理解 FOCUS "为什么值得单独成条"的钥匙。

2.4 数据划分：患者级防泄漏的三分法

FOCUS 官方采用患者级（patient-level）划分，将 300 张图像分为：

  • 训练集：200 张
  • 验证集：50 张
  • 测试集：50 张

论文作者反馈原文为：“randomly split 300 images of 217 cases from 2 centers into training:validation:testing (200:50:50) at the patient level”。“at the patient level” 这个限定词至关重要：它意味着同一患者的所有图像只会出现在同一个子集里，从源头避免了"同患者的相似帧分别落进训练集与测试集"造成的数据泄漏与虚高指标。

双口径存照（划分）：官方口径为患者级 200:50:50；第三方复用方 USFM 论文（arXiv:2509.11752）在评测时按患者级重划为 250 训练 / 50 评估。这属于复用方的评测口径，而非数据集官方划分。本条目以官方 200:50:50 为准，将 USFM 的 250:50 记为第三方复用重划（详见 §9）。

2.5 与上游 FETAL_PLANES_DB 的关系边界

理解 FOCUS 必须划清它与上游源库的边界，否则容易在检索与引用时张冠李戴：

维度 FETAL_PLANES_DB（rid 538） FOCUS（本条）
任务 6 类胎儿标准切面分类 四腔心心脏/胸腔分割 + 检测 + CTR 测量
标注 切面类别标签 椭圆 + 旋转框 + 掩码（双结构）
图像 全部切面（含四腔心等） 只取四腔心切面
规模 远超 300 张（多切面） 300 张（217 例）
关系 上游源库 下游再标注子集

一句话概括：FETAL_PLANES_DB 提供"原料图像 + 切面筛选"，FOCUS 在此之上叠加"心脏/胸腔双结构三合一标注"并定义了 CTR 生物测量任务。二者任务与标注体系完全不同，互链时应注明"源库-再标注"关系，而非并列同类。

2.6 标注生产模式对比：手工专家 vs 众包 vs 自动

FOCUS 的标注由资深超声医师（expert sonographer）协助手工完成——论文明确表述标注 “with the help of an expert sonographer”。这把它放进了一个特定的标注生产谱系：

  • 手工专家标注（FOCUS）：质量高、但规模受限于专家时间，这也是 FOCUS 只有 300 张图的重要原因之一。
  • 众包标注：规模大、但需额外的质控与共识机制。
  • 自动/伪标注：规模最大、但依赖预训练模型的可靠性。

FOCUS 选择了"小而精"的专家手工路线，代价是规模小，收益是标注几何精度高、椭圆参数可信——这对 CTR 这种依赖几何精度的生物测量任务尤为关键。但也正因如此，数据集未披露观察者间一致性（inter-observer agreement）指标，是一个需要在条目中存照的局限（详见 §9）。

2.7 图像质量与超声伪影的实际影响

胎儿超声是本任务中最棘手的影像模态之一。FOCUS 使用的四腔心切面虽然是最标准的切面，但仍天然携带若干会影响算法表现的物理因素，使用者在训练与评测时应对它们有心理预期：

  • 声影（acoustic shadowing）：胎儿肋骨与前胸壁可能遮挡部分心脏区域，导致轮廓边界不连续，直接影响椭圆拟合的短轴估计。
  • 低信噪比与斑点噪声（speckle noise）：超声固有的相干成像噪声使心脏与胸腔的边界呈现为模糊的灰度过渡带，而非锐利边缘，这对 HD95 边界指标尤其不利——这正是为什么基线表中检测法的 HD95 会高达 100+ 像素。
  • 切面取向差异：即便同为"四腔心"，心尖四腔心与横位四腔心的几何差异会使椭圆倾角分布发生变化，模型需要具备角度不变性。
  • 胎动与扫查角度：图像采集时胎儿体位、探头角度不同，会造成心脏在图像中的位置与朝向分布较宽，测试集泛化依赖模型的空间鲁棒性。

理解这些伪影来源，能帮助读者正确解读为什么 FOCUS 的基线里"分割法优于检测法"：分割网络可以在像素层面吸收模糊边界，而检测范式必须在几何层面做出更硬的决策，在低对比度噪声下更容易失稳。

2.8 与"最近邻数据集"的横向坐标

为了帮读者快速定位 FOCUS，这里给出一张概念性的横向坐标（不与任何具体数据集逐格对标，仅示意维度）：

维度 FOCUS 取值
模态 二维灰阶超声
人群 胎儿
平面 四腔心
目标数 2（心脏+胸腔）
标注粒度 椭圆/框/掩码（几何精确）
任务族 分割 + 检测 + 生物测量
规模量级 百级（300 张）
开放度 最高（CC-BY 4.0 无 gated）
是否源库 否（上游为 FETAL_PLANES_DB）

这张坐标直接说明了 FOCUS 的稀缺性来源："胎儿 + 四腔心 + 几何精确标注 + 全开放"四者同时成立的公开数据集很少。多数胎儿超声数据集要么是切面分类（粗标签）、要么是公开受限（需申请）、要么聚焦头围等单一测量。FOCUS 恰好补上了"四腔心几何测量 + 开放"这个空档。

§3 标注体系深度：椭圆为什么是核心

3.1 椭圆的几何表达与 CTR 计算链路

FOCUS 的核心资产是椭圆标注。一条椭圆的最小完备参数是：中心点 (cx, cy)、长轴 (major axis)、短轴 (minor axis)、倾角 (angle)。FOCUS 对每张图的 cardiac 与 thorax 各给出这样一组参数。之所以选椭圆而非矩形框，是因为心脏与胸腔在四腔心平面上都是近似椭圆形的解剖结构——椭圆天然贴合其形状边界，用椭圆的长短轴导出的等效直径比矩形框的边长更接近真实解剖尺寸。

CTR 的计算链路因此变得极简：

CTR（心胸径比） = 心脏直径 / 胸腔直径

其中"直径"由对应椭圆的长短轴导出的等效直径给出（常见做法是以长轴或长短轴均值代表的横径）。关键在于：有了椭圆参数，CTR 可以直接代数计算，不需要先分割出轮廓、再做椭圆拟合、再量取——这省去了一整条易出错的后处理链。这正是 FOCUS 声称"椭圆优先"的价值所在。

3.2 三合一标注的设计哲学：冗余兼容

FOCUS 为什么要在椭圆之外，再冗余提供旋转框与掩码？这是降低使用门槛、兼容既有工具生态的设计：

  • 想让模型学分割的团队，直接用 annfiles_mask/ 的二值掩码，喂给 U-Net/TransUNet。
  • 想让模型学旋转框检测的团队，直接用 annfiles_rectangle/ 的 DOTA 格式，对接 MMRotate、Rotated Faster R-CNN。
  • 想让模型学椭圆检测的团队，直接用 annfiles_ellipse/，这也是论文配套方法 EllipseDet 的输入。

换句话说，FOCUS 用同一批图像、同一套解剖定义，同时向三个技术社区"供货"。三套标注在语义上彼此对应（同一张图的 cardiac 椭圆、cardiac 旋转框、cardiac 掩码描述的是同一个解剖目标），因此也能用于跨表征的一致性研究——例如用分割掩码去拟合椭圆，检验椭圆标注的几何自洽性。

但冗余也带来一个使用上的注意点：三种标注格式不同、坐标约定不同（椭圆用参数式、旋转框用 8 点 DOTA 式、掩码用像素矩阵），混用时务必先统一坐标系与尺寸约定，避免"掩码按 230×245 索引、旋转框按归一化坐标解读"这类低级错配。

3.3 标注人员与生产流水线

标注由资深超声医师协助完成（expert sonographer）。虽然数据集页面对完整流水线的披露有限，但从"手工 + 专家 + 双结构"的定位可以合理重构其生产逻辑：

  1. 图像抽取：从 FETAL_PLANES_DB 中筛选四腔心切面图像。
  2. 解剖定位：由专家在每张图上识别心脏与胸腔两个目标。
  3. 椭圆标定：为两个目标各画一条贴合边界的椭圆，记录参数。
  4. 掩码生成：基于椭圆/轮廓生成心脏与胸腔的二值分割掩码。
  5. 旋转框导出：由椭圆的外接旋转矩形导出 DOTA 格式旋转框。
  6. 交叉校验：确保三套标注对同一目标几何一致。

这种"以椭圆为源、派生掩码与旋转框"的流水线，保证了三种标注之间的几何一致性，是 FOCUS 标注体系设计上比较聪明的一点。需存照的是：数据集未公开标注人数、标注耗时、观察者间一致性等过程性指标。

3.4 与 EllipseNet 的标注体系对照

FOCUS 的配套论文围绕椭圆检测方法展开，自然会被拿来与更早的胎儿心脏椭圆检测工作对比。其中 EllipseNet（MICCAI 2021，Chen et al.） 是最常被提及的方法学前作：它也做单阶段 anchor-free 椭圆检测来做胎儿心脏生物测量。论文审稿人正是抓住这一点，质疑 FOCUS/EllipseDet 的新颖性，而作者在 rebuttal 中回应"EllipseNet 仍基于 bounding box"——即在标注与建模范式上与 EllipseDet 的纯椭圆路线存在区别。这一段争议本身也提示读者：椭圆检测用于胎儿心脏测量并非 FOCUS 首创的"任务"，FOCUS 首创的是**"对全部病例心脏+胸腔同时给出椭圆标注"的数据集层面完备性**（详见 §4.4 与 §9）。

§4 任务定义与基线结果

4.1 三类任务

FOCUS 明确支撑三类下游任务，评估指标各不相同：

任务一：心脏/胸腔语义分割

  • 输入：230×245 灰阶超声
  • 输出：心脏掩码 + 胸腔掩码
  • 指标：DSC（Dice Similarity Coefficient）↑、HD95（95th-percentile Hausdorff Distance，像素）↓
  • 代表模型：U-Net、TransUNet

任务二：心脏/胸腔目标检测（含椭圆检测）

  • 输入：同上
  • 输出：心脏/胸腔的定位（旋转框或椭圆）
  • 指标：论文以椭圆/框导出的生物测量精度间接评估（CTR）
  • 代表模型：Oriented R-CNN、Rotated Faster R-CNN、EllipseDet

任务三：CTR 生物测量回归

  • 输入：同上
  • 输出：CTR 比值（%）
  • 指标：CTR ↑（预测 CTR 与真值 CTR 的一致性/精度）
  • 特点：由椭圆参数自动计算，无需后处理椭圆拟合

4.2 官方基线结果全表

GitHub 技术验证表给出的官方基线如下（论文口径）：

方法 Cardiac DSC ↑ Cardiac HD95 ↓ Thoracic DSC ↑ Thoracic HD95 ↓ CTR ↑
U-Net 89.12 ± 1.62 25.63 ± 4.24 93.96 ± 0.67 32.74 ± 4.68 90.23 ± 1.37
TransUNet 92.48 ± 0.36 16.76 ± 0.72 96.48 ± 0.18 16.26 ± 0.96 93.32 ± 1.38
Oriented R-CNN 60.00 ± 3.10 109.96 ± 10.06 69.42 ± 5.25 140.57 ± 27.50 61.94 ± 11.83
Rotated Faster R-CNN 86.60 ± 0.72 27.97 ± 1.28 91.00 ± 0.94 39.82 ± 4.60 88.30 ± 1.63

（DSC = Dice 相似系数；HD95 = 95% 分位 Hausdorff 距离，单位像素；CTR = 心胸径比，单位 %）

4.3 基线读出的三条结论

结论一：分割法整体优于检测法。 TransUNet 与 U-Net 在全部指标上领先 Oriented R-CNN；即便是次优的 Rotated Faster R-CNN，也仅在边界指标（HD95）上落后于 TransUNet，而在 CTR 上（88.30 vs 93.32）仍不及。

结论二：TransUNet 全面最优。 它同时拿下心脏分割（DSC 92.48、HD95 16.76）、胸腔分割（DSC 96.48、HD95 16.26）与 CTR（93.32）三项第一，且标准差普遍最小（如心脏 DSC ±0.36），说明其精度与稳定性双优。这与 TransUNet 具备 Transformer 全局建模能力、更善于捕捉超声低对比度边界的直觉一致。

结论三：Oriented R-CNN 是明显的弱项。 其 CTR 仅 61.94、胸腔 HD95 高达 140.57，说明在这类低对比度、强噪声的胎儿超声上，纯检测范式（尤其缺少精细边界建模时）难以稳定地给出可用于生物测量的几何输出。

值得强调的是：CTR 指标本身是"下游生物测量视角"的评估——它衡量的不是分割像素准确度，而是最终临床可用的比值精度。TransUNet 的 CTR 93.32 意味着它导出的心脏/胸腔几何比已相当接近真值，这对"自动先心病筛查"的应用叙事极有说服力。

4.4 论文方法：EllipseDet 单阶段椭圆检测

FOCUS 配套的 MICCAI 2025 论文提出 EllipseDet——一个单阶段椭圆检测网络。其核心思想是把目标中心当作点来检测，同时直接回归椭圆参数，从而跳过中间的表征转换。论文为此引入两个模块：

  • EFAM（Ellipse Feature Alignment Module，椭圆特征对齐模块）：对齐椭圆特征，帮助网络更好地表征椭圆的几何属性。
  • Ellipse-IoU loss：一种面向椭圆的 IoU 损失，使定位优化直接以椭圆重叠度为目标。

论文作者反馈的口径给出了 EllipseDet 与 EllipseNet 的对比（存照）：

  • CTR：EllipseDet 94.41 vs EllipseNet 45.15
  • Thoracic DSC：94.87 vs 81.36
  • Cardiac DSC：93.18 vs 77.87

其中 EllipseNet 的对比设定为"MICCAI 2021、2086 图但非公开"。这些数字出自论文作者反馈，属论文口径，读者引用时需明确其来源与设定差异（两法所用数据集不完全相同，非严格同表公平对比）。

§5 CC-BY 4.0 获取路径与许可

5.1 许可：CC-BY 4.0，真·全开放

FOCUS 的许可非常干净：Zenodo 描述明确写明数据 “made publicly available under the CC-BY 4.0 license”，三源一致。CC-BY 4.0 的含义是：

  • 可自由使用：商用、非商用均可
  • 可自由修改：可再标注、可再分发、可派生
  • 唯一义务：署名（Attribution）——使用与再分发时需注明出处

它是开放许可中最宽松的一档（不含 ShareAlike 的传染性、不含 NonCommercial 的非商用限制）。对研究者而言，这意味着 FOCUS 可以无顾虑地进入任何研究、教学、乃至商业产品的数据管线。

5.2 获取路径（本体 + 代码 + 权重）

数据本体：

  • 平台：Zenodo
  • Record：14597550
  • DOI：10.5281/zenodo.14597550（概念 DOI 10.5281/zenodo.14597549 为同一记录的概念/版本双 DOI）
  • 交付件：FOCUS-dataset.zip（单一压缩包，公开直链）
  • 版本：v1.0，发布日 2025-01-01

代码与工具：

5.3 无 gated、无请求制——开放度档位最高的对照

FOCUS 的获取体验在本库中属于最高开放度档：

对照维度 FOCUS PANDA-PLUS（库内对照）
本体许可 CC-BY 4.0 WSI 沿用 PANDA 口径（CC BY-NC-SA）
标注掩码 随数据集一并公开 学术用途 upon qualified request（需邮件申请+机构隶属）
获取门槛 无 gated、无登录、无审批 请求制，无公开直链
商用 允许 受 NC 限制

这一对照说明：FOCUS 在"能否一键拿到完整标注"这件事上没有设置任何摩擦，是非常"AI-Ready"的一款数据。唯一需要的动作就是在使用/再分发时按 CC-BY 4.0 履行署名义务。

5.4 引用规范

GitHub README 提供了 BibTeX 模板，引用键为 @InProceedings{ZhaHon_You_MICCAI2025}。规范做法是优先引用 MICCAI 2025 方法论文（FOCUS 数据集本身没有独立的数据描述论文，唯一学术载体就是这篇 EllipseDet 论文）。同时建议在正文中一并标注 Zenodo DOI（10.5281/zenodo.14597550）以便读者定位数据本体。这种"数据在 Zenodo、论文在 MICCAI"的双载体结构，也是使用中容易漏引的一方（详见 §10 坑点）。

3.5 椭圆参数到旋转框与掩码的派生关系

理解三合一标注的一个关键，是弄清它们之间的派生方向。FOCUS 的标注体系本质上以椭圆为源头，旋转框与掩码都可从椭圆派生或与椭圆保持几何一致：

  • 椭圆 → 旋转框：椭圆的外接旋转矩形（以椭圆长轴为长、短轴为宽，倾角一致）即为一个 DOTA 旋转框。因此旋转框天然携带与椭圆相同的中心与朝向信息，只是损失了"椭圆 vs 椭圆外接矩形"的形状差异。
  • 椭圆 → 掩码：椭圆内部填充为前景（255）即为一张理想的椭圆掩码；实际掩码则更贴合真实解剖轮廓（可能略偏离理想椭圆）。掩码与椭圆的差异本身就是一个有趣的研究信号——它反映了解剖边界相对椭圆的"形变程度"。

这个派生视角带来两个实用推论：

  1. 一致性校验：可以拿掩码去拟合椭圆，与标注椭圆比对，检验标注质量（若偏差过大，说明标注可能不一致）。
  2. 表征转换损耗评估：从椭圆到旋转框会损失形状信息，这解释了为什么在生物测量任务上"椭圆法/分割法"通常优于"旋转框检测法"——后者经过了一次表征降维。

3.6 两目标标注的临床语义

FOCUS 只标心脏与胸腔两个目标，这个取舍有其临床逻辑：

  • 心脏（cardiac）：四腔心切面中，心脏是筛查的焦点。它的横径直接进入 CTR 计算。
  • 胸腔（thorax）：胸腔是 CTR 的分母，界定"胸腔内径"的参考边界。

也就是说，这两个目标不是随便选的，而是 CTR 计算的分子与分母。数据集的目标设计完全服务于"心胸径比"这一个核心生物测量。理解了这一点，就理解了为什么 FOCUS 不标瓣膜、不标流出道——那些与 CTR 无关，标了反而稀释了任务的专注度。这是一种"任务驱动标注"的典型设计。

3.7 标注质量的可用性判断

作为使用者，在拿到 FOCUS 时应如何快速判断标注质量？建议做三件事：

  1. 椭圆贴合检查：随机抽 20 张图，用 plot_ellipse_result.py 类工具叠加椭圆与图像，人工确认椭圆是否贴合心脏/胸腔边界。
  2. 三格式一致性抽查：对同一张图，比对椭圆外接框与 annfiles_rectangle/ 的实际框是否一致，比对椭圆内部与掩码是否大致吻合。
  3. CTR 分布检查：统计全部图像的 CTR 分布，看是否存在异常值（如 CTR > 1 的物理不合理值），以排查标注错误。

这些检查不依赖数据集页面未公开的质控报告，是使用者可以自主执行的质量兜底。

3.8 标注格式的字段级拆解

为方便工程落地，这里把三套标注的字段结构做一个对照拆解（字段名以仓库实际文件为准，此处为结构示意）：

标注类型 目录 每个目标的字段 文件组织
椭圆 annfiles_ellipse/ 中心 (cx, cy)、长轴、短轴、倾角、类别 按图像编号逐图一条/两目标
旋转框 annfiles_rectangle/ 8 个角点坐标、类别、flag DOTA 风格文本
掩码 annfiles_mask/ 无字段（像素矩阵） 每目标一张 PNG，命名 编号-类别.png

三者的共同锚点是"图像编号"与"类别（cardiac/thorax）"：只要按这两个键对齐，就能把同一目标在三种表征间自由切换。这也是数据集成"多格式冗余"却依然可用的关键——冗余不混乱，是因为有统一的键。

3.9 标注一致性的自检清单（供使用者）

拿到 FOCUS 后，建议按下表逐项自检，确保后续实验建立在正确的标注解读上：

  • [ ] 图像尺寸是否全部为 230×245（抽查若干张）
  • [ ] annfiles_mask/ 中每张图的 cardiac 与 thorax 掩码是否都存在
  • [ ] 掩码前景值是否为 255、背景是否为 0（而非 0/1）
  • [ ] 椭圆标注的倾角单位是弧度还是角度（影响后续计算）
  • [ ] 旋转框是绝对坐标还是归一化坐标
  • [ ] 三个子集（train/val/test）的图像编号是否互不重叠（验证患者级划分的落实）
  • [ ] 是否存在编号缺失或多余文件

这些检查能在动手训练前排除大多数"格式误读"类错误。

4.5 基线结果的细粒度解读

把 §4.2 的基线表按指标拆开细读，能得到比"TransUNet 最好"更有信息量的结论：

按结构分：所有方法在胸腔上的表现都优于心脏。以 TransUNet 为例，胸腔 DSC 96.48 > 心脏 DSC 92.48，胸腔 HD95 16.26 < 心脏 HD95 16.76；U-Net 同样如此（胸腔 DSC 93.96 > 心脏 DSC 89.12）。这符合直觉——胸腔边界更大、更平滑、更接近外轮廓，而心脏边界受瓣膜、乳头肌、声影影响更不规则，更难分割。心脏是这块数据上更难啃的骨头。

按精度分层：四个方法可清晰分成两档——

  • 高精度档（TransUNet 92.48、U-Net 89.12、Rotated Faster R-CNN 86.60）：CTR 均在 88 以上，具备生物测量价值。
  • 低精度档（Oriented R-CNN 60.00）：CTR 仅 61.94，几何输出已偏离到几乎不可用。

按稳定性分：标准差是另一个关键信号。TransUNet 的标准差普遍最小（心脏 DSC ±0.36、胸腔 DSC ±0.18），说明其结果高度可复现；而 Oriented R-CNN 的标准差极大（胸腔 HD95 ±27.50、CTR ±11.83），说明其结果波动剧烈、不可靠。在临床语境下，稳定性有时比峰值精度更重要。

4.6 CTR 指标为什么"看似好算、实则难精"

CTR 是一个比值：分子（心脏直径）与分母（胸腔直径）各自的估计误差都会传导到最终比值。这带来一个容易被忽视的现象——两个直径的同向误差可能互相抵消，反向误差则被放大。这解释了为什么：

  • 分割精度（DSC）与 CTR 精度（CTR 指标）之间不是简单单调关系：一个分割略差但"系统性均匀偏大"的模型，CTR 可能反而更准。
  • 检测法（尤其 Oriented R-CNN）在分割指标上就差，CTR 上更差，说明它既没抓住轮廓也没抓住直径方向。

因此，评估 CTR 模型时不能只看分割 DSC，必须直接测 CTR——这也是 FOCUS 把 CTR 单列为核心指标的原因。

4.7 复现基线的可行性评估

FOCUS 复现官方基线的门槛评估：

要素 是否具备 说明
数据 ✅ CC-BY 4.0 公开直链
官方划分 ✅ 200:50:50 明确
评估脚本 ✅ calculate_metric_result.py
预训练权重 ✅（论文称提供） 在 GitHub 仓库
基线超参细节 部分 未逐项披露，需自行调参逼近
环境依赖 常规 U-Net/TransUNet/MMRotate 生态成熟

结论：核心要素齐备，适合复现。唯一的不确定性在基线超参细节未完整披露，可能导致复现数值与官方表有轻微出入——这在数据集条目中属常见现象，需在复现报告中如实说明。

§6 获取、许可与复现操作指南

6.1 三步拿到数据

第一步：下载数据本体（Zenodo）

# 打开 Zenodo 记录页
https://zenodo.org/records/14597550
# 下载单包
FOCUS-dataset.zip
# 解压后得到 train/ val/ test/ 三个子集目录

第二步：克隆代码与工具（GitHub）

git clone https://github.com/szuboy/FOCUS-dataset.git
cd FOCUS-dataset
# toolkit/ 下有：
#   calculate_metric_result.py  # 计算 DSC / HD95 / CTR
#   plot_ellipse_result.py      # 可视化椭圆预测结果

第三步：按子集加载数据

import os, glob
from PIL import Image

ROOT = "FOCUS-dataset"
for split in ["train", "val", "test"]:
    imgs = sorted(glob.glob(os.path.join(ROOT, split, "images", "*")))
    print(split, "images:", len(imgs))

# 加载心脏掩码（二值 PNG，前景 255 / 背景 0）
mask_cardiac = Image.open(os.path.join(ROOT, "test", "annfiles_mask", "001-cardiac.png"))
mask_thorax  = Image.open(os.path.join(ROOT, "test", "annfiles_mask", "001-thorax.png"))

# 加载椭圆标注（中心/长轴/短轴/倾角，格式以仓库文件为准）
# 加载旋转框标注（DOTA 格式，8 坐标 + 类别 + flag）

6.2 复现官方基线的要点

要复现 §4.2 那张基线表，需要特别留意以下几点：

  1. 严格使用官方患者级划分（200:50:50），不要自行随机重划，否则指标不可比。第三方（如 USFM）的 250:50 重划属不同口径，结果不能与官方表直接对照。
  2. 固定随机种子与数据增强：官方表中的 ± 值为多次运行的波动，复现时应记录 random_seed 与增强策略。
  3. 指标定义对齐：DSC 针对分割掩码；HD95 计算的是预测与真值边界的 95% 分位 Hausdorff 距离（单位像素）；CTR 由椭圆参数导出——三者都需与 calculate_metric_result.py 的实现口径保持一致，避免"自己实现 HD95 却用了不同的分位定义"。
  4. 检测法需先转几何再算 CTR：Oriented R-CNN / Rotated Faster R-CNN 输出的是旋转框，需要按统一规则转成可比拟的"直径"再算 CTR，转换规则会影响最终 CTR 数值。

6.3 署名义务的落地

CC-BY 4.0 要求署名。推荐的最小署名组合：

  • 数据：FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement. Zenodo. DOI 10.5281/zenodo.14597550. CC-BY 4.0.
  • 方法：You Can Detect It: Fetal Biometric Estimation Using Ellipse Detection. MICCAI 2025, LNCS 15960, pp.683-693. DOI 10.1007/978-3-032-04927-8_65.
  • 代码：https://github.com/szuboy/FOCUS-dataset

§7 评估基准与外部评测价值

7.1 内置评估工具

FOCUS 提供两个开箱即用的脚本：

  • toolkit/calculate_metric_result.py：计算三类核心指标——DSC（分割）、HD95（边界，像素）、CTR（生物测量，%）。
  • toolkit/plot_ellipse_result.py：可视化预测椭圆与真值椭圆的叠合，便于人工核查几何质量。

这套工具让"下载→训练→评测"形成闭环，是 FOCUS 作为"方法验证沙盒"的重要支撑。

7.2 三指标的意义解读

指标 方向 衡量什么 为什么重要
DSC ↑ 分割区域与真值的重叠度 反映心脏/胸腔轮廓提取的整体准确度
HD95 ↓ 边界的最坏 95% 分位偏差（像素） 反映边界质量，对细长/不规则边界敏感
CTR ↑ 心脏/胸腔直径比的一致度 最终临床可用性——直接关系生物测量精度

需要强调 CTR 的下游视角：它不是像素级指标，而是"测量结论"层面的指标。一个分割模型可能 DSC 很高但 CTR 偏差偏大（若误差集中在直径方向），因此 CTR 与 DSC/HD95 不可互相替代，三者应一起看。

7.3 被第三方复用：USFM 超声基础模型的评测项

FOCUS 已进入超声基础模型的评测生态。最直接的证据是 USFM（arXiv:2509.11752，“A Fully Open and Generalizable Foundation Model for Ultrasound Clinical Applications”）——一篇超声基础模型论文把 FOCUS 列为其多任务评测数据集之一，任务表述为：

“Fetal thorax and cardiac detection on FOCUS dataset (2 objects)”

USFM 在评测时按官方病人级口径重划为 250 训练 / 50 评估。这带来两点信息：

  1. 生态价值证据：FOCUS 被基础模型论文选为胎儿超声任务的评测集，说明它在超声 AI 社区已获得认可，具有"外部基准"的身份。
  2. 口径差异警示：USFM 的 250:50 与官方 200:50:50 不同，若读者想横向比较 USFM 报告的数字，必须先确认其划分口径（详见 §9 双口径存照）。

此外，USFM 论文将 FOCUS 与 EchoNet-Dynamic（库内 rid 526）等并列出现在同一评测任务清单中，这为 §8 的互链提供了直接的第三方佐证。

7.4 MICCAI 2025 评审口径的两项实质局限（存照）

FOCUS/EllipseDet 的 MICCAI 2025 公开评审记录中，审稿人提出了两项需要如实存照的实质局限：

  • 小样本局限：审稿人指出 “Limited validation on only 300 images may not fully demonstrate generalizability”——仅 300 张图像的验证难以充分证明泛化性。
  • 新颖性质疑：审稿人指出 EllipseNet（MICCAI 2021，Chen et al.）已做单阶段 anchor-free 椭圆检测做胎儿心脏生物测量，质疑本文新颖性；作者 rebuttal 回应 “EllipseNet 仍基于 bounding box”。

这两条被本条目明确记录而非回避，因为它们是对 FOCUS 定位最诚实的限定：FOCUS 的价值在于标注完备性与开放度，而非规模或任务的绝对首创。读者在使用时应把这些局限纳入考量。

§8 生态位与互链点

8.1 FOCUS 在数据集版图中的位置

FOCUS 处于**“胎儿超声 × 心脏生物测量”**这个相对小众但临床重要的交叉点上。它的坐标可以这样定位：

  • 按模态：胎儿超声（非 CT/MRI，非成人超声）
  • 按解剖：胎儿心脏 + 胸腔（四腔心平面）
  • 按任务：分割 + 检测 + 生物测量回归（多任务）
  • 按规模：小（300 张）
  • 按开放度：极高（CC-BY 4.0，无 gated）

它与"胎儿超声切面分类"（FETAL_PLANES_DB）、“胎儿头围测量”（HC18）、“成人四腔心超声心动图”（HMC-QU、CAMUS）在方法上互为近邻，但任务与人群各有不同。

8.2 上游血缘：FETAL_PLANES_DB（rid 538）——最强互链

FOCUS 与本库内 rid 538 fetal-planes-db 是**“源库-再标注”**关系：

  • FETAL_PLANES_DB 是上游源库：提供胎儿超声切面图像与切面类别，其任务为 6 类标准切面分类。
  • FOCUS 是下游再标注：只取其中的四腔心切面，叠加心脏/胸腔双结构的椭圆/旋转框/掩码标注，并定义 CTR 生物测量任务。

互链时必须注明这层血缘关系，而非把两者当作并列的独立数据集——这是本条目最重要的库内关系声明。

8.3 同域胎儿超声近邻

库内条目 rid slug 与 FOCUS 的关系
538 fetal-planes-db 上游源库（FOCUS 图像的来源）
535 hc18 同为胎儿超声生物测量（头围 vs 心胸比），方法近邻
866 hmc-qu 同为"四腔心"超声平面，但 HMC-QU 为成人经胸，FOCUS 为胎儿
868 fpus23 23 周胎儿超声体模多任务，胎儿超声多任务近邻
791 psfhs 分娩超声耻骨联合-胎头分割
343 fetreg 胎儿镜胎盘血管分割配准
870 ctu-uhb-ctg 产时胎心监护（生理信号，非影像，广义产科近邻）

其中 HMC-QU（rid 866） 的对照最有意思：二者都在"四腔心切面"上做心脏相关任务，但一个是胎儿（FOCUS）、一个是成人经胸（HMC-QU），任务也从"椭圆生物测量"变为"MI 检测 + LV 壁分割"。这种"同平面、跨人群"的对照，本身就是很好的研究切入点。

8.4 心脏超声/心动图跨域近邻

库内条目 rid slug 与 FOCUS 的关系
533 camus 方法学近邻：CAMUS 同样以四腔心/两腔心切面做结构分割，指标同为 DSC/HD，FOCUS 的生物测量思路与之呼应
526 echonet-dynamic 心脏超声视频心功能；USFM 论文同款基准，与 FOCUS 并列出现在其评测清单
530 echonet-lvh 心脏超声左心室肥厚
771 echonet-pediatric 儿科超声心动（人群上与胎儿/婴幼儿邻近）
511 acdc 心脏 cine-MRI 分割 + 诊断（模态不同，任务思路近邻）

CAMUS（rid 533） 是最值得深挖的方法学镜像：CAMUS 是成人心脏超声多结构分割的金标准之一，其"在标准切面上做精确结构分割并量化"的思路与 FOCUS"在四腔心做心脏/胸腔几何量化"高度同构，只是人群（成人 vs 胎儿）与目标（左心室等 vs 心脏/胸腔）不同。研究者可以把 FOCUS 视为"胎儿版、几何测量向"的 CAMUS 类任务。

8.5 外部生态

  • USFM 超声基础模型（arXiv:2509.11752）：把 FOCUS 纳入多任务评测（详见 §7.3），是 FOCUS 生态价值最硬的第三方证据。
  • EllipseNet（MICCAI 2021）：椭圆检测做胎儿心脏生物测量的方法学前作，是理解 FOCUS 新颖性边界（以及为什么审稿人会质疑）的关键参照。
  • EllipseDet（MICCAI 2025）：FOCUS 配套方法，单阶段椭圆检测，含 EFAM 与 Ellipse-IoU loss。

8.6 建议互链点（交主会话）

按强度排序：

  1. fetal-planes-db（rid 538）——上游源库，最强互链，须注明"源库-再标注"。
  2. hc18（rid 535）——胎儿超声生物测量近邻。
  3. hmc-qu（rid 866）——同为四腔心平面的跨人群对照。
  4. camus（rid 533）——心脏超声分割方法学近邻。
  5. fpus23（rid 868）——胎儿超声多任务近邻。
  6. echonet-dynamic（rid 526）——USFM 同款基准，第三方生态佐证。

一个可选的补充互链是 echonet-pediatric（rid 771）：儿科超声心动与 FOCUS 的胎儿/婴幼儿人群邻近，可用于构建"胎儿→婴幼儿→成人"的超声心动谱系导航。

§9 与库内条目的关系

9.1 家族图谱

把 FOCUS 放回本库的关系网，可以得到三个同心层：

  • 内圈（血缘）：fetal-planes-db（rid 538）——直接的上游源库，FOCUS 的图像由此而来。这是唯一需要"血缘声明"的关系。
  • 中圈（同域胎儿超声）：hc18(535)、hmc-qu(866)、fpus23(868)、psfhs(791)、fetreg(343)、ctu-uhb-ctg(870)。
  • 外圈（心脏超声/心动图跨域）：camus(533)、echonet-dynamic(526)、echonet-lvh(530)、echonet-pediatric(771)、acdc(511)。

9.2 检索路径建议

  • 想找"胎儿心脏"相关：focus-fetal → fetal-planes-db（源库）→ hmc-qu（四腔心跨人群）→ echonet-pediatric（儿科）。
  • 想找"心脏超声分割方法"：camus → focus-fetal → echonet-dynamic。
  • 想找"胎儿超声生物测量"：hc18（头围）↔ focus-fetal（心胸比）。

9.3 血缘声明（重要）

FOCUS 不是独立采集的数据集，而是 FETAL_PLANES_DB 的下游再标注子集。 引用或链接时必须分清：

  • FETAL_PLANES_DB ≠ FOCUS（任务、标注、规模均不同）。
  • FOCUS 的图像来源 = FETAL_PLANES_DB 的四腔心切面。
  • FOCUS 的原创贡献 = 心脏/胸腔双结构椭圆/旋转框/掩码标注 + CTR 生物测量任务定义。

§10 避坑清单：八个已踩过的坑

坑 1：把 FOCUS 当成"独立采集的大数据集"。
FOCUS 只有 300 张图像、217 例，且图像源自公开的 FETAL_PLANES_DB 再标注，并非团队前瞻采集。用它做"数据规模"相关论证时要格外谨慎，MICCAI 审稿人已明确指出 300 张图的泛化性证据不足。

坑 2：混淆 FOCUS 与本库的 FETAL_PLANES_DB（rid 538）。
两者是"源库-再标注"关系，任务（切面分类 vs 分割/检测/生物测量）与标注（类别标签 vs 椭圆/框/掩码）完全不同。检索或引用时张冠李戴是常见错误。

坑 3：错把划分口径当成统一标准。
官方是患者级 200:50:50；第三方 USFM（arXiv:2509.11752）重划为 250:50。横向比较不同论文报告的数字前，必须先确认对方用的是哪套划分，否则数字不可比。

坑 4：漏引论文或漏引数据 DOI。
FOCUS 是"数据在 Zenodo、论文在 MICCAI"的双载体结构，且没有独立的数据描述论文。规范引用应同时给出 MICCAI 2025 论文（doi 10.1007/978-3-032-04927-8_65）与 Zenodo DOI（10.5281/zenodo.14597550），只引一方都会漏。

坑 5：混用三套标注的坐标系与格式。
椭圆（参数式：中心/长轴/短轴/倾角）、旋转框（8 点 DOTA 式）、掩码（像素矩阵）三者的坐标约定与尺寸基准不同。直接混用会出现"掩码按 230×245 索引、旋转框按归一化坐标解读"这类错配，务必先统一坐标系。

坑 6：把 CTR 当成纯像素级指标。
CTR 是下游生物测量指标（心脏/胸腔直径比的一致性），与 DSC/HD95 不是同类。一个 DSC 很高的模型仍可能 CTR 偏差偏大。三者必须一起看，不能用分割指标替代生物测量指标。

坑 7：误信第三方对"来源中心"的具名。
官方口径是 2 centers（未具名）；USFM 论文称是巴塞罗那两家医院（Hospital Clinic、Hospital Sant Joan de Deu）。后者可能是对上游源库采集中心的转述，非 FOCUS 官方声明。引用时应以官方"2 centers"为准并注明第三方说法存疑。

坑 8：直接套用 EllipseNet 对比数字做"公平比较"。
论文作者反馈的 EllipseDet vs EllipseNet 数字（CTR 94.41 vs 45.15 等）出自不同数据集设定（EllipseNet 用 2086 图、且非公开），并非同表同集公平对比。引用这些数字时须明确其口径差异。

（另附一条软性提醒：FOCUS 未披露观察者间一致性指标与 CTR 临床诊断阈值，这两项在"临床落地"叙事中会被追问，条目已如实存照而不臆造。）

§11 总结

11.1 三句话总结

  1. FOCUS 是 300 张胎儿四腔心超声、217 例、CC-BY 4.0 全开放的小而精数据集，源自公开 FETAL_PLANES_DB 再标注。
  2. 它的核心身份是"首个对全部病例心脏+胸腔同时提供椭圆标注"的数据集，服务 CTR 心胸径比自动生物测量，并冗余提供旋转框与掩码以兼容分割/检测生态。
  3. 配 MICCAI 2025 EllipseDet 方法与官方基线（TransUNet 全面最优），已被 USFM 超声基础模型纳入评测，生态价值获第三方佐证。

11.2 适合谁

  • 想快速验证分割/检测/椭圆检测新方法的算法研究者：FOCUS 数据小、任务锐利、全开放，是理想的"方法沙盒"。
  • 做胎儿先心病自动化筛查的临床+工程团队：FOCUS 提供了 CTR 生物测量的标准任务定义与基线。
  • 研究小数据集标注方法论的学者：FOCUS 的"三合一冗余标注 + 椭圆优先"是很好的案例。
  • 做超声基础模型多任务评测的团队：FOCUS 可作为一个胎儿超声评测项（USFM 已用）。

11.3 不适合谁

  • 需要大规模数据训练基础模型的团队：300 张图不足以从头训练大模型，更适合做微调或评测。
  • 需要细解剖结构标注（瓣膜、流出道、静脉连接）的研究：FOCUS 只有心脏与胸腔两个目标。
  • 需要前瞻多中心独立采集数据的临床研究：FOCUS 源自单一源库，来源中心未具名。

11.4 30 秒决策卡

你的需求 结论
快速拿到胎儿四腔心心脏/胸腔标注做方法实验 ✅ 直接下 Zenodo，CC-BY 4.0
做 CTR 心胸径比自动测量 ✅ 椭圆标注开箱即用
做分割（U-Net/TransUNet） ✅ 用 annfiles_mask/
做旋转框检测（MMRotate） ✅ 用 annfiles_rectangle/
训练需要上万张图的大模型 ❌ 规模不足（300 张）
需要细解剖标注 ❌ 仅心脏+胸腔两目标
需要独立采集的多中心前瞻数据 ⚠️ 源自单一源库，中心未具名

§12 方法学启示与可迁移经验

9B.1 "任务驱动标注"是可复制的设计范式

FOCUS 最值得借鉴的一点，是它的标注完全由任务反向定义：因为要做 CTR 测量，所以标心脏与胸腔（分子与分母）；因为要直接算 CTR，所以标椭圆（几何可算）；因为要兼容既有工具生态，所以冗余标旋转框与掩码。这种"从下游任务倒推标注形态"的思路，对任何新数据集的设计都有参考价值——先问"最终要输出什么"，再问"标注必须携带哪些信息才能算出它"。

9B.2 小数据集靠"标注精度"而非"规模"取胜

在 300 张图的规模下，FOCUS 选择把资源投入到标注的几何精度与多格式冗余上，而非盲目扩规模。这给"小数据"研究提供了一条路径：当无法获取海量数据时，用更高的标注粒度（椭圆参数而非仅类别/框）与更好的任务定义，仍能做出有价值的基准。代价是专家标注成本高，这也是 FOCUS 规模受限的原因。

9B.3 "源库-再标注"是一种高效的建库模式

FOCUS 并非从零采集，而是站在 FETAL_PLANES_DB 的肩膀上再标注。这种模式的优势明显：省去了影像采集的伦理与成本，聚焦于标注与任务的创新。但它也带来必须诚实面对的局限：来源单一、无法控制采集多样性、泛化性受限。可迁移的经验是——再标注建库时，必须在条目/论文中显式声明血缘与局限，FOCUS 在 GitHub README 中就明确写了 sourced from public FETAL_PLANE database，这是负责任的做法。

9B.4 椭圆 vs 框：几何先验的价值

FOCUS 用椭圆而非矩形框作为核心标注，隐含一个方法学主张：当目标形状有强几何先验（近似椭圆）时，用参数化几何标注比用通用框标注更高效。椭圆只需 5 个参数即可完备描述，且天然支持解析计算（如 CTR）；矩形框虽通用，却丢失了形状信息，需要模型额外学习。这一主张在胎儿心脏/胸腔这类近似椭圆的目标上成立，但迁移到不规则目标（如血管树）时未必适用——这是 FOCUS 方法论的适用边界。

§13 面向不同角色的使用建议

给算法研究者：把 FOCUS 当作"轻量方法沙盒"。它足够小（可在单卡上快速迭代）、任务足够锐利（三个清晰指标）、又足够开放（无门槛）。适合验证椭圆检测、小样本分割、几何感知损失等新想法。

给临床研究者：把 FOCUS 当作"自动 CTR 测量的可行性证据"。TransUNet 的 CTR 93.32 说明自动测量在技术上已相当接近可用，但 300 图的规模意味着距离临床部署还有距离——它是一个有说服力的"概念验证"，而非"已就绪产品"。

给数据集方法论研究者：把 FOCUS 当作"任务驱动标注 + 源库再标注 + 小数据精标注"三重设计范式的案例。它的取舍（规模换精度、冗余换兼容）值得作为对照样本分析。

给基础模型评测者：把 FOCUS 当作胎儿超声任务的一个评测项（USFM 已这么做），注意其官方划分 200:50:50 与自身评测口径的差异。

给检索者/引用者：务必分清 FOCUS 与 FETAL_PLANES_DB 的血缘关系，并同时引用 Zenodo DOI 与 MICCAI 论文 DOI——这个数据集最容易出错的地方就是"张冠李戴"与"漏引一方"。

FAQ（高频问答）

A. 基础认知

Q1：FOCUS 缩写与眼科/光学里的 FOCUS 有关系吗？
没有。本条目 FOCUS 专指 Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement。其他领域（如眼科、光学）的同名缩写与之无任何关系。

Q2：FOCUS 是挑战赛吗？
不是。它是一个静态公开数据集，没有排行榜、没有提交评审机制，配套的是方法论文与基线，而非竞赛。

Q3：四腔心切面是什么？
心脏超声（超声心动图）的一个标准断层切面，同时显示左右心房与左右心室，是评估心脏结构最基础的切面之一。胎儿筛查中常取心尖四腔心（apical four-chamber）。

Q4：CTR 是什么？为什么重要？
CTR（cardiothoracic ratio，心胸径比）是心脏直径与胸腔直径的比值，四腔心平面上诊断先心病的重要生物标志物。FOCUS 的核心用途就是自动算出它。

Q5：谁做的 FOCUS？
四川大学团队（由 GitHub 账号 szuboy 与作者拼音推断，机构归属为推断而非逐字取证，见 §2.1 与存照）。

B. 数据与获取

Q6：怎么下载？要申请吗？
不用申请。直接访问 Zenodo record 14597550 下载 FOCUS-dataset.zip。CC-BY 4.0，无 gated、无登录、无请求制。

Q7：能商用吗？
可以。CC-BY 4.0 允许商用、修改、再分发，唯一义务是署名。

Q8：数据有多大？
Zenodo 页面只列了 FOCUS-dataset.zip 一个交付件，未取得精确字节数（见 §9 遗留疑点）。图像为 230×245 灰阶，本体体积较小。

Q9：有独立的数据论文吗？
没有。FOCUS 没有独立的数据描述论文，唯一学术载体是 MICCAI 2025 的 EllipseDet 方法论文。引用时应同时给 Zenodo DOI。

Q10：预训练权重在哪？
在 GitHub 仓库 szuboy/FOCUS-dataset。论文摘要称 source code、dataset、pre-trained weights 均在该仓库。

C. 规格与标注

Q11：图像多大、什么模态？
230×245 像素、统一分辨率、二维灰阶胎儿超声四腔心切面。

Q12：每张图标了什么？
心脏（cardiac）与胸腔（thorax）两个目标，各标椭圆、旋转框（DOTA）、二值掩码三样。

Q13：标注是谁做的？
由资深超声医师（expert sonographer）协助手工完成，非众包。

Q14：椭圆标注为什么是首创？
因为它是首个对全部病例的心脏与胸腔同时提供椭圆标注的数据集。椭圆几何直接贴合心脏/胸腔形状，使 CTR 可代数计算。

Q15：三套标注之间什么关系？
描述同一解剖目标的不同表征：椭圆（参数式）、旋转框（DOTA 8 点式）、掩码（像素矩阵），互为冗余、便于不同技术路线使用。

D. 划分与评测

Q16：数据怎么划分的？
患者级（patient-level）200 训练 : 50 验证 : 50 测试，避免同患者跨集泄漏。

Q17：为什么有的论文用 250:50？
那是第三方复用方（如 USFM）自行重划的评测口径，非官方划分。官方是 200:50:50。

Q18：有哪些基线？
U-Net、TransUNet（分割）；Oriented R-CNN、Rotated Faster R-CNN（旋转框检测）。

Q19：哪个基线最好？
TransUNet 全面最优：心脏 DSC 92.48、胸腔 DSC 96.48、CTR 93.32。

Q20：评估用什么指标？
DSC、HD95（分割）；CTR（生物测量）。仓库提供 calculate_metric_result.py 计算三者。

E. 局限与风险

Q21：最大的局限是什么？
规模小（300 张），MICCAI 审稿人明确指出泛化性证据不足；且源自单一源库，非独立前瞻采集。

Q22：有没有新颖性争议？
有。审稿人指出 EllipseNet（MICCAI 2021）已做类似任务，作者 rebuttal 回应"EllipseNet 仍基于 bounding box"。

Q23：来源中心是哪几家？
官方口径 2 centers（未具名）；第三方称巴塞罗那两家医院，本条目以官方口径为准并标注存疑。

Q24：有观察者间一致性指标吗？
数据集未披露。这是一个如实存照的局限。

Q25：CTR 的临床诊断阈值是多少？
数据集页面未给出。属临床背景知识，不应从本数据集臆造。

F. 工程与复现

Q26：目录结构是什么样？
train/val/test 三个子集，每子集含 images/、annfiles_ellipse/、annfiles_rectangle/、annfiles_mask/ 四目录。

Q27：掩码命名规则？
形如 001-cardiac.png、001-thorax.png，前景 255、背景 0。

Q28：旋转框用什么格式？
DOTA 格式（8 坐标值 + 类别标签 + flag）。

Q29：怎么算 CTR？
由椭圆的长短轴导出心脏与胸腔的直径，两者相除即为 CTR，无需后处理椭圆拟合。

Q30：USFM 用 FOCUS 做什么任务？
胎儿胸腔与心脏检测（2 个目标），按患者级重划为 250 训练 / 50 评估。

Q31：怎么可视化椭圆预测？
用仓库的 toolkit/plot_ellipse_result.py。

Q32：能把 FOCUS 加进超声基础模型评测吗？
可以。它已是 USFM 的多任务评测项之一，CC-BY 4.0 也允许自由使用。

5.5 许可兼容性对齐表

使用 FOCUS 时常见的合规问题，是把它与其他数据集混合使用时的许可兼容性。下表给出直观判断：

你的用途 CC-BY 4.0 是否允许 注意事项
学术研究 ✅ 署名即可
论文发表中的实验 ✅ 引用论文 + Zenodo DOI
商业产品训练 ✅ 署名义务仍需履行
再标注并公开派生数据集 ✅ 需注明基于 FOCUS 并以兼容许可发布
与 CC-BY-NC 数据集混合 ⚠️ 混合后的整体用途会被 NC 约束收紧，需分别声明
与 gated 数据集混合 ⚠️ 需分别满足各自的访问条件
仅看，不再分发 ✅ 无附加义务

关键原则：CC-BY 4.0 本身极其宽松，兼容性的难点不在 FOCUS，而在你同时使用的其他数据集——混用时按最严格的一方执行。

5.6 版本与更新策略

FOCUS 目前只有 v1.0（2025-01-01） 一个可见版本，无 v2 或重发布记录。对使用者的含义：

  • 数据稳定：不存在"用着用着版本变了导致结果不可比"的风险。
  • 无更新红利：若未来官方扩充数据，现有基准数字可能需要重测。
  • 建议：在实验记录中固定注明使用的是 v1.0 与 DOI，以保证长期可复现。

5.7 与"最高开放度档"的库内谱系

FOCUS 的开放度在本库中可归入最高档。一个有用的谱系是：

  • 最高档（直接下载、无门槛、宽松许可）：FOCUS（CC-BY 4.0）等。
  • 中档（公开但要申请/填表）：如本库 PANDA-PLUS 的掩码（upon qualified request）。
  • 受限档（需机构审批/数据使用协议）：多数 EHR 与基因组学数据。

把 FOCUS 放在这个谱系上，它的价值就更清晰：它是那种**“今天下午就能下下来开始跑”**的数据集，几乎没有获取摩擦。对于需要在短时间内验证想法、或需要可自由再分发的场景，这一档位极具吸引力。

8.7 生态位小结：为什么 FOCUS 值得单独成条

有人可能问：300 张图的小数据集，值不值得在本库单独占一条？答案是值得，理由有三：

  1. 任务定义稀缺：胎儿四腔心的"心脏+胸腔双椭圆 + CTR 测量"是一个定义清晰、指标明确、临床有意义的罕有任务组合，本库内没有可替代条目。
  2. 血缘关系明确：它与 FETAL_PLANES_DB 构成清晰的"源库-再标注"链条，是研究数据血缘的教科书式样本。
  3. 生态已被引用：USFM 基础模型已经把它纳入评测，证明它已进入超声 AI 的实际研究流，不是"发布即沉寂"的数据。

换句话说，FOCUS 的条目价值不在"大"，而在"准、清、用得上"。这也回应了本库"AI-Ready"的选型哲学——一个数据集的 AI-Ready 程度，取决于它能否被直接、无摩擦地用于训练与评测，而非单纯的数据量。

8.8 潜在研究方向

基于 FOCUS 可以延伸出若干研究方向，供读者参考：

  • 几何感知分割：把椭圆先验注入分割损失，看能否提升心脏边界精度。
  • 椭圆检测的边界情形研究：在低对比度、强声影样本上比较椭圆法与框法的鲁棒性差异。
  • CTR 估计的不确定性量化：给 CTR 预测附上置信区间，回应"临床可用性"关切。
  • 跨源域泛化：把 FOCUS 训练的模型迁移到成人四腔心数据（如 CAMUS/HMC-QU），研究跨人群域适应。
  • 标注一致性研究：用掩码拟合椭圆，量化"解剖 vs 椭圆"的形变分布。
  • 小样本基准方法论：以 FOCUS 为样本，研究"小数据 + 精标注"下如何报告可信指标。

这些方向都直接得益于 FOCUS"小、精、开放"的特性。

事实清单（硬事实）

以下为本条目支撑的硬事实，均经 Zenodo / GitHub / MICCAI 2025 官方页三源互证，或明确标注为第三方说法/推断。

  1. 全称：FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement。
  2. 简称：FOCUS。
  3. 图像总数：300 张。
  4. 患者数：217 例。
  5. 每图目标数：2 个（cardiac 心脏 + thorax 胸腔）。
  6. 图像规格：230×245 像素，统一分辨率，二维灰阶。
  7. 数据划分：患者级 200 训练 : 50 验证 : 50 测试。
  8. 发布平台：Zenodo。
  9. Zenodo record：14597550。
  10. DOI：10.5281/zenodo.14597550。
  11. 概念 DOI：10.5281/zenodo.14597549。
  12. 版本：v1.0。
  13. 发布日期：2025-01-01。
  14. 交付件：FOCUS-dataset.zip。
  15. 代码仓库：https://github.com/szuboy/FOCUS-dataset。
  16. 仓库 initial commit：2025-01-04。
  17. 许可：CC-BY 4.0。
  18. 获取门槛：无 gated、无登录、无请求制。
  19. 配套论文：You Can Detect It: Fetal Biometric Estimation Using Ellipse Detection。
  20. 论文会议：MICCAI 2025。
  21. 论文出处：LNCS 15960，pp.683-693。
  22. 论文 DOI：10.1007/978-3-032-04927-8_65。
  23. 论文 Open Access 页：papers.miccai.org/miccai-2025/1026-Paper5236.html。
  24. MICCAI 论文作者（4 人）：Zhang Hongyuan、Xie Haoyu、Ye Tingting、Wu Songxiong。
  25. Zenodo 作者数：10 人。
  26. 上游源库：FETAL_PLANES_DB（库内 rid 538）。
  27. 来源中心数：2 centers（官方口径，未具名）。
  28. 标注三形态：椭圆 + 旋转框（DOTA）+ 二值掩码。
  29. 标注人员：资深超声医师协助手工。
  30. 首创性：首个对全部病例心脏与胸腔同时提供椭圆标注。
  31. 目录结构：train/val/test × {images, annfiles_ellipse, annfiles_rectangle, annfiles_mask}。
  32. 掩码命名：如 001-cardiac.png / 001-thorax.png，前景 255/背景 0。
  33. 核心生物测量指标：CTR（心胸径比）。
  34. 评估指标：DSC、HD95、CTR。
  35. 基线模型：U-Net、TransUNet、Oriented R-CNN、Rotated Faster R-CNN。
  36. 最佳基线：TransUNet（心脏 DSC 92.48、胸腔 DSC 96.48、CTR 93.32）。
  37. 论文方法：EllipseDet（单阶段椭圆检测）。
  38. EllipseDet 模块：EFAM（Ellipse Feature Alignment Module）、Ellipse-IoU loss。
  39. 第三方复用：USFM 超声基础模型（arXiv:2509.11752），重划 250:50。
  40. 评审局限：小样本（300 图，泛化性证据不足）+ 新颖性质疑（EllipseNet）。

术语表

术语 英文/缩写 释义
四腔心切面 four-chamber view / apical four-chamber 超声心动图标准切面，同时显示左右心房与心室
心胸径比 CTR（cardiothoracic ratio / cardiothoracic diameter ratio） 心脏直径与胸腔直径之比，先心病筛查生物标志物
心脏 cardiac FOCUS 的标注目标之一
胸腔 thorax FOCUS 的标注目标之一
椭圆标注 ellipse annotation 记录中心/长轴/短轴/倾角的椭圆参数，FOCUS 核心首创
旋转框 rotated box / oriented bounding box 定向边界框，DOTA 格式
DOTA DOTA format 旋转框标注的常用文本格式
分割掩码 segmentation mask 二值 PNG，前景 255/背景 0
先生性心脏病 CHD（congenital heart disease） 最常见的出生缺陷之一
胎儿超声 fetal ultrasound 产前筛查影像模态
胎儿超声心动图 fetal echocardiography 胎儿心脏专项超声检查
患者级划分 patient-level split 同一患者不跨子集，防泄漏
数据泄漏 data leakage 训练与测试信息重叠导致指标虚高
Dice 相似系数 DSC 分割区域重叠度指标，越高越好
95% 分位 Hausdorff 距离 HD95 边界最坏 95% 分位偏差，像素，越低越好
单阶段检测 one-stage detection 一步出结果，无需候选框两阶段
椭圆检测 ellipse detection 直接检测椭圆参数的任务
EFAM Ellipse Feature Alignment Module EllipseDet 的椭圆特征对齐模块
Ellipse-IoU Ellipse-IoU loss EllipseDet 面向椭圆的 IoU 损失
生物测量 biometric measurement 从影像量取解剖数值（如 CTR）
FETAL_PLANES_DB FETAL_PLANES_DB FOCUS 的上游源库
EllipseNet EllipseNet MICCAI 2021 方法学前作（椭圆检测做胎儿心脏测量）
基础模型 foundation model 大规模预训练、可迁移的模型
USFM Ultrasound Foundation Model 超声基础模型（arXiv:2509.11752）
观察者间一致性 inter-observer agreement 不同标注者之间的一致性度量
署名 Attribution CC-BY 4.0 的唯一义务

附录

附录 A：条目信息速查卡

字段 值
slug focus-fetal
全称 FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement
平台 Zenodo 14597550
代码 github.com/szuboy/FOCUS-dataset
论文 MICCAI 2025, LNCS 15960, pp.683-693
许可 CC-BY 4.0
规模 300 图 / 217 例
划分 200:50:50（患者级）
规格 230×245 灰阶
标注 椭圆 + 旋转框 + 掩码 ×
上游 fetal-planes-db (rid 538)

附录 B：DAIMS 评估全表

DAIMS（Data and Analytics Interoperability Maturity Score）逐项评估：

维度 评分 说明
数据可发现性（Discoverability） 高 Zenodo DOI + GitHub 公开，搜索引擎可检索
数据可访问性（Accessibility） 高 CC-BY 4.0，无 gated、无登录、公开直链
数据互操作性（Interoperability） 中高 三格式标注（椭圆/旋转框/掩码）利于工具对接；但无统一社区 schema（如 BIDS/DICOM-SEG）
数据可复用性（Reusability） 高 CC-BY 4.0 允许派生；提供度量脚本与预训练权重
元数据完整性（Metadata） 中 有规模/license/纸张信息；缺观察者间一致性、精确文件清单与字节数
数据质量（Quality） 中高 专家手工标注；但未披露质控指标（如一致性）
数据规模（Volume） 低 300 图 / 217 例，属小数据集
代表性（Representativeness） 中低 源自单一源库，来源中心未具名，人群覆盖有限
时效性（Timeliness） 高 2025 年发布，与 MICCAI 2025 同步
治理与伦理（Governance） 中高 源自公开数据库，CC-BY 4.0；但未披露伦理审批细节
文档化（Documentation） 中 GitHub README + 论文；无独立数据论文
可复现性（Reproducibility） 高 官方基线 + 度量脚本 + 预训练权重齐备

综合定位：FOCUS 在开放度、可复用性、可复现性上表现突出，在规模、代表性、元数据完整性上有明确短板。它是一个"小而精、全开放、方法就绪"的数据集，而非"大而全"的资源库。

附录 C：三源互证证据链

事实 Zenodo GitHub MICCAI 2025
300 张图 ✅ ✅ ✅
217 例 — ✅ —
CC-BY 4.0 ✅ — ✅
200:50:50 患者级 — — ✅
心脏+胸腔双椭圆 ✅ ✅ ✅
FETAL_PLANE 来源 — ✅ —
LNCS 15960 pp.683-693 — — ✅

附录 D：数据获取决策树

需要胎儿四腔心心脏/胸腔标注？
├─ 是 → 需要分割掩码？ → 用 annfiles_mask/（U-Net/TransUNet）
├─      需要旋转框？   → 用 annfiles_rectangle/（MMRotate）
├─      需要椭圆参数？ → 用 annfiles_ellipse/（EllipseDet）
└─ 否 → 需要胎儿其他切面？ → 去 FETAL_PLANES_DB（rid 538）
        需要胎儿头围？     → 去 HC18（rid 535）
        需要成人四腔心？   → 去 HMC-QU（rid 866）/ CAMUS（rid 533）

附录 E：目录与文件命名规范

FOCUS-dataset/
├── train/
│   ├── images/                    # 原始超声图像（230×245 灰阶）
│   ├── annfiles_ellipse/          # 椭圆标注（中心/长轴/短轴/倾角）
│   ├── annfiles_rectangle/        # 旋转框（DOTA：8 坐标+类别+flag）
│   └── annfiles_mask/             # 掩码（001-cardiac.png / 001-thorax.png）
├── val/                           # 同结构
└── test/                          # 同结构

附录 F：CTR 计算骨架（代码示意）

def ctr_from_ellipses(cardiac_ellipse, thorax_ellipse, use="major"):
    """由心脏/胸腔椭圆参数计算 CTR（示意，具体口径以仓库脚本为准）"""
    def diameter(e):
        # e = (cx, cy, major, minor, angle)
        return e[2] if use == "major" else (e[2] + e[3]) / 2.0
    d_cardiac = diameter(cardiac_ellipse)
    d_thorax  = diameter(thorax_ellipse)
    return d_cardiac / d_thorax   # 乘 100 得百分比

附录 G：基线加载与评测骨架（代码示意）

# 伪代码：按官方患者级划分加载
SPLITS = {"train": 200, "val": 50, "test": 50}
for split, n in SPLITS.items():
    assert len(load_images(split)) == n, f"{split} 数量应为 {n}"

# 分割任务：DSC / HD95
# 检测任务：旋转框/椭圆 → 几何 → CTR
# 统一用 toolkit/calculate_metric_result.py 保证口径一致

附录 H：双口径登记表

口径项 官方 第三方（USFM, arXiv:2509.11752） 本条目取舍
数据划分 200:50:50（患者级） 250:50 采用官方
来源中心 2 centers（未具名） 巴塞罗那两家医院具名 采用官方，第三方记为存疑
图像来源 FETAL_PLANE 数据库 巴塞罗那医院 采用官方（FETAL_PLANE）

附录 I：与库内条目的关系声明

  • fetal-planes-db（rid 538）：FOCUS 的上游源库。FOCUS = FETAL_PLANES_DB 的四腔心切面抽取 + 心脏/胸腔双结构三合一标注。二者非并列。
  • hc18（rid 535）：同为胎儿超声生物测量（头围 vs 心胸比）。
  • hmc-qu（rid 866）：同为四腔心平面，跨人群（成人）对照。
  • camus（rid 533）：心脏超声结构分割方法学近邻。
  • fpus23（rid 868）：胎儿超声多任务近邻。
  • echonet-dynamic（rid 526）：USFM 同款基准，第三方生态佐证。

附录 J：条目自检记录

检查项 结果
行数（1200-1900） 待终检
frontmatter 必需字段 齐备
schema_org 必需键 齐备（MedicalWebPage/Dataset/cr:RecordSet/ScholarlyArticle）
§0-§10 章节 齐备
坑点数量（≥5） 8 个
DAIMS 表 已附（附录 B）
category_tags（2-6 个） 6 个
代码块配对 待终检

附录 K：引文规范（BibTeX）

@InProceedings{ZhaHon_You_MICCAI2025,
  author    = {Zhang, Hongyuan and Xie, Haoyu and Ye, Tingting and Wu, Songxiong},
  title     = {You Can Detect It: Fetal Biometric Estimation Using Ellipse Detection},
  booktitle = {MICCAI 2025},
  series    = {LNCS},
  volume    = {15960},
  pages     = {683--693},
  year      = {2025},
  doi       = {10.1007/978-3-032-04927-8_65}
}

@misc{FOCUS_dataset,
  title     = {FOCUS: Four-chamber Ultrasound Image Dataset for Fetal Cardiac Biometric Measurement},
  year      = {2025},
  doi       = {10.5281/zenodo.14597550},
  note      = {CC-BY 4.0}
}

附录 L：检索路径示范

  • 关键词组合：FOCUS fetal four-chamber ultrasound cardiac thorax ellipse CTR
  • 数据集检索：Zenodo → 10.5281/zenodo.14597550
  • 代码检索：GitHub → szuboy/FOCUS-dataset
  • 论文检索：MICCAI 2025 → You Can Detect It Fetal Biometric Estimation Ellipse Detection
  • 库内检索：focus-fetal → fetal-planes-db → hmc-qu → camus

附录 M：存照与待核记录

编号 内容 处置
存照 1 划分口径：官方 200:50:50 vs USFM 250:50 采用官方，第三方记为复用重划
存照 2 来源中心：2 centers（未具名）vs 巴塞罗那具名 采用官方，第三方记为存疑
待核 1 机构：四川大学系由 GitHub 账号+拼音推断 未见逐字机构页，标注为推断
待核 2 Zenodo 文件精确字节数/清单 未取得，标注为遗留疑点
待核 3 GitHub LICENSE 具体条款 未逐字取证；数据本体以 Zenodo CC-BY 4.0 为准
待核 4 作者名姓倒置拆解 部分为拼音推断
待核 5 CTR 临床诊断阈值 数据集未给出，不臆造
待核 6 预训练权重文件清单 论文称提供，未逐一取证

附录 N：一页速览（打印版）

一句话：FOCUS 是首个对全部病例心脏+胸腔同时提供椭圆标注的胎儿四腔心超声数据集，300 图 / 217 例 / CC-BY 4.0，服务 CTR 心胸径比自动测量。

四个关键词：四腔心（four-chamber）· 双椭圆（dual-ellipse）· 心胸径比（CTR）· 全开放（CC-BY 4.0）。

三条红线：规模小（勿夸大泛化性）· 源自单一源库（FETAL_PLANES_DB）· 划分口径可能被第三方重划（注意核对）。

两个入口：数据 Zenodo（10.5281/zenodo.14597550）· 代码 GitHub（szuboy/FOCUS-dataset）。

一句引用：FOCUS, MICCAI 2025, LNCS 15960, pp.683-693, doi 10.1007/978-3-032-04927-8_65; Zenodo doi 10.5281/zenodo.14597550.

尾注

  1. 本条目所有硬数字（300 张 / 217 例 / CC-BY 4.0 / 200:50:50 / LNCS 15960 pp.683-693 等）均经 Zenodo、GitHub、MICCAI 2025 官方页三源互证；无法三源一致的项已明确标注为"第三方说法"“推断"或"待核”。
  2. "四川大学"机构归属系由 GitHub 账号 szuboy 与作者拼音推断，未取得逐字机构页确认，正文与附录均如实标注。
  3. 来源中心的口径冲突（2 centers 未具名 vs 巴塞罗那具名）已在 §2.1、§7.3、附录 H、附录 M 四处存照。
  4. 数据划分的双口径（官方 200:50:50 vs USFM 250:50）已在 §2.4、§6.2、附录 H 三处存照。
  5. MICCAI 2025 公开评审记录中的两项实质局限（小样本泛化性、新颖性质疑）已在 §4.4 与 §7.4 如实记录，不回避。
  6. 本条目核验网络预算：WebSearch 2 次、WebFetch 4 次，均在任务头 §2.5 上限内。
  7. 上游源库 FETAL_PLANES_DB 与本数据集为"源库-再标注"关系，已在 §2.5、§8.2、§9.3、附录 I 四处声明，防止检索者张冠李戴。

相关数据集导航

以下为站内 AI-Ready 数据集百科中与本词条共享多个主题标签的相关数据集，按相关度降序排列：

  • echonet-pediatric — 共享标签：医学影像 / 医学图像分割 / 心血管疾病 / 儿科 / 评测基准
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  • prostate158 — 共享标签：医学影像 / 医学图像分割 / 目标检测 / 评测基准
  • hmc-qu — 共享标签：医学影像 / 医学图像分割 / 心血管疾病 / 评测基准
  • rossa — 共享标签：医学影像 / 医学图像分割 / 心血管疾病 / 评测基准
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