PSFHS — 分娩超声耻骨联合-胎头分割数据集

INFOBOX — PSFHS 一屏速览

维度	内容
本质	分娩期经会阴超声（transperineal ultrasound）耻骨联合与胎头的像素级分割数据集，附 AOP（angle of progression，进展角）测量素材
团队	暨南大学电子工程系（通讯 Jieyun Bai、Yaosheng Lu）+ 南方医科大学珠江医院妇产科中心（共同一作 Gaowen Chen）；5 作者跨 3 机构含奥克兰大学 ABI
论文	Sci Data. 2024 May 2;11:436（doi:10.1038/s41597-024-03266-4；PMID 38698003；PMCID PMC11066050）
数据	1358 张 mid-sagittal 图像 / 1124 名孕妇：珠江医院 1045 张/1040 人 + 暨大附一 313 张/84 人
格式	MHA（MetaImage）双文件夹 image_mha/label_mha；编号 03744-05101；PSFHS.zip 132.0 MB
标签	0=背景 / 1=耻骨联合 PS / 2=胎头 FH；像素占比 PS 1.78%±0.66%、FH 14.55%±5.73%、背景 83.66%±6.27%
标注	每图 2 名标注者独立初标 → 合并 → 医师精修；团队 2 医师 + 18 名生物医学学生
一致性	40 图 3 标注者两轮：轮间 mean Dice 0.8817；标注者间 0.8750；医师两轮 89.04/90.02
临床锚	AOP≥120° 与阴道分娩高概率相关（ISUOG 口径）；全集 AOP 98.33°±21.11°
挑战赛	FH-PS & AOP Segmentation @ MICCAI 2023：5101 张 = 4000 训练 + 401 + 700 测试；193 注册/179 提交/top 8 决赛
排行榜	冠军 Raphael96 综合 0.9418（DICE_ALL 0.924）；亚军 Team Aloha SAM-LoRA 综合 0.9416（DICE_ALL 0.935 反超冠军）
获取	公开 1358 张：Zenodo 10969427 CC BY-4.0 直链；训练集 4000：Zenodo 7851339 受限申请；测试集：挑战方分发无直链
许可	CC BY 4.0（数据集与论文同许可）——三层获取光谱中最开放的一层
库内互链	fetal-planes-db(538)、us-nerve-seg(537)、maternal-ultrasound-nutrition(615)、totalsegmentator(422)、medical-decathlon(77) 等 9 条

PSFHS 是一个「把产房里的角度变成像素」的数据集工程：它不追求大规模，而是把分娩期经会阴超声里两个最关键的解剖结构——耻骨联合（pubic symphysis，PS）与胎头（fetal head，FH）——逐像素勾画出来，让「进展角」（angle of progression，AOP）这个产程评估核心参数可以从人工量角器变成可训练的自动化流水线。1358 张图像、1124 名孕妇、0/1/2 三类掩码，规模不大，但它是 MICCAI 2023 官方挑战赛的指定数据，配套了完整的标注一致性实验（Table 1）与 193 支队伍的排行榜，是产科超声分割方向少有的「论文+数据+挑战+代码」四件套齐全的公开基准。

导语读法三则：

1. 只想下数据：直奔 §6 获取与许可——公开部分是 Zenodo 10969427 的 132.0 MB（CC BY-4.0），注意别下成受限的 7851339 训练集（坑 2）。
2. 关心标注质量：直奔 §3 标注流水线与 Table 1——轮间 0.8817、标注者间 0.8750 的 Dice 一致性是超声分割里可对标的水位线。
3. 做方法研究：直奔 §5 挑战赛与 §8 方法学启示——PS 类只占 1.78% 像素的极端不均衡是本数据集给分割方法出的一道必答题。

§0 导读：这个数据集解决什么问题

产程管理（labor management）的核心问题之一是判断胎头在骨盆里的位置与下降程度。传统手段是阴道指检（digital vaginal examination），主观性强、观察者间误差大，且在产程紧急场景下可重复性差。国际妇产科超声学会（ISUOG）指南推荐的替代方案是经会阴超声测量：在正中矢状面（mid-sagittal）上，量出「进展角」——耻骨联合长轴与耻骨联合下缘至胎头轮廓最前点切线之间的夹角。文献口径认为 AOP≥120° 与阴道分娩高概率相关，它是目前产程超声里证据最充分的预测参数之一。

但要把 AOP 从「医生在超声仪上手动量角」变成「机器自动量角」，前置条件是先把两个结构分割出来：耻骨联合是一块回声极低的骨性结构，胎头是一个大面积低回声区域，两者在声窗里紧邻、边界模糊，且图像采集于分娩活跃期——产妇体位受限、探头按压变形、肠道气体与胎脂干扰俱全。人工逐像素标注因此既贵又不稳定，这正是 PSFHS 要解决的供给侧问题。

PSFHS 的回答分三层。第一层是数据：1358 张真实分娩期经会阴超声（珠江医院 1045 张 + 暨南大学附属第一医院 313 张），每张配像素级 MHA 掩码，0=背景、1=耻骨联合、2=胎头。第二层是质量证据：每张图由 2 名标注者独立初标、合并后再由医师精修，并用 40 张示例集、3 名标注者、两轮独立标注的一致性实验（Table 1）给出可引用的Dice 水位——轮间 0.8817、标注者间 0.8750。第三层是生态：数据先以 MICCAI 2023 官方挑战赛（FH-PS & AOP Segmentation）投放，193 支队伍注册、179 支提交，产生可对标的排行榜与两套官方开源代码，随后以 Sci Data 数据论文（2024-05-02 见刊）+ Zenodo 公开主版本（2024-04-13，CC BY-4.0）固化，形成「挑战聚势 → 论文存证 → 数据公开」的完整闭环。

§0 读法三则：

1. 这个条目是「数据集+质量实验+挑战赛」三合一：本体是 1358 张带掩码图像，附加资产是一致性实验协议，生态位是挑战赛基准——三者的获取方式各不相同（§6）。
2. 全文统计数字均出自论文正文、Table 1 与 Zenodo 元数据；正文与挑战口径的冲突处（两家医院 vs 三家医院）已在坑 6 存照，尺寸口径冲突已在坑 4 存照。
3. 检索时注意「PSFHS」一名三指：数据论文缩写、Zenodo 条目名、挑战赛数据族总称都叫这个名字，具体指哪个要按语境分辨（坑 1）。

0.3 任务的形式化定义

为避免「分割」「测量」「分类」三个词的混用，先把 PSFHS 涉及的任务形式化摆开：

任务	输入	输出	PSFHS 是否供给
语义分割	灰度声图 I	逐像素标签 y∈	✅ 核心供给（1358 对 I/y）
实例化测角	y（掩码）	标量角度 θ（度）	⚠️ 间接供给（掩码可推算，官方框架定协议）
产程分期判读	θ	二分类（≥120° 提示顺产）	❌ 不供给（阈值判读在临床指南层）
声窗质控	I	布尔（是否 mid-sagittal 合格）	❌ 不供给（全部已质检合格，无反例样本）

这张表回答了「拿着 PSFHS 能做什么、不能做什么」：能做分割与以分割为前置的测角；不能直接做声窗质控（没有不合格样本）与产程决策（没有结局标签）。把第四列读反的团队会设计出数据根本不支持的实验。

0.4 声像图上这两个结构长什么样

给非超声背景的读者一帧直觉：mid-sagittal 经会阴声窗里，耻骨联合呈现为画面上部的低回声（发黑）带状结构，下缘锐利、其后方拖着一条清晰的声影（acoustic shadow）——骨头把声波全反射了；胎头是画面中下部的大片椭圆形低回声区，轮廓由颅骨的强回声弧线勾出。两者之间的亮区是软组织桥。标注难点的直觉来源：PS 的「黑带」与声影容易粘连、FH 的颅骨弧线在不同胎位下形态多变、产房急症下声窗常不完整——掩码的 1.78% 与 14.55% 两个占比数字，就是这两个结构在声窗里的实际占地。

§1 数据集速览：十问十答

Q1：PSFHS 这个名字指什么？
PSFHS = Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation（耻骨联合-胎头分割），是 Sci Data 论文标题的缩写。论文全题「PSFHS: Intrapartum ultrasound image dataset for AI-based segmentation of pubic symphysis and fetal head」即数据集名。Zenodo 公开版条目名略有不同（Dataset of The Pubic Symphysis and Fetal Head Segmentation from Intrapartum Ultrasound Images，doi 10.5281/zenodo.10969427），挑战赛语境下则称 FH-PS & AOP 挑战数据——三者指同一数据族。

Q2：1358 张怎么构成的？
来自 1124 名孕妇的分娩期经会阴超声检查：南方医科大学珠江医院 1045 张（1040 名患者）+ 暨南大学附属第一医院 313 张（84 名孕妇）。入组标准为单胎、足月（≥37 周）、头先露、无胎儿畸形记录；均为回顾性采集，伦理批件三份（珠江 2023-SYJS-023、暨大附一 JNUKY-2022-019、前作南方医院 NFCE-2019-024）。

Q3：图像是怎么采的？
便携式超声设备配 3.5 MHz 凸阵探头，经会阴扫查取 mid-sagittal 正中矢状面。挑战报告口径为「两台超声机跨三个医院两个机构」——两机分别是国产 ObEye 系统（lian-med.com）与 Esaote MyLab（百胜）。第三家医院（南方医院）出现在挑战训练集的前作 JNU-IFM 中，不在本 1358 张本体里（坑 6）。

Q4：掩码里有什么？
每张图配同尺寸 MHA 掩码，三值标签：0=背景、1=耻骨联合（PS）、2=胎头（FH）。像素占比极不均衡：PS 仅 1.78%±0.66%，FH 14.55%±5.73%，背景 83.66%±6.27%——PS 是典型的小目标类别，与大面积 FH 紧邻，边界是主要难点。

Q5：谁标注的，可靠吗？
每张图由 2 名标注者独立初标，合并后由医师精修为金标准；团队共 2 名医师 + 18 名生物医学学生。质量证据来自 Table 1：40 张示例集、3 名标注者（1 医师+2 学生）、两轮独立标注——轮间 mean Dice 0.8817（95% CI 0.8502-0.9002），标注者间 0.8750（95% CI 0.8520-0.8886），医师两轮 89.04/90.02 稳定最高。

Q6：AOP 是什么，数据集里有吗？
AOP（angle of progression，进展角）= 耻骨联合长轴与「耻骨联合下缘至胎头轮廓切线」的夹角，ISUOG 口径下 ≥120° 提示阴道分娩高概率。PSFHS 本体给的是分割素材（掩码），论文统计了全集 AOP 分布（98.33°±21.11°），覆盖潜伏期到活跃期；自动测角依赖分割结果，这也是挑战赛把 AOP 纳入评估的原因。

Q7：挑战赛是怎么回事？
FH-PS & AOP Segmentation Challenge @ MICCAI 2023（ps-fh-aop-2023.grand-challenge.org）。数据总量 5101 张 = 4000 训练（Zenodo 7851339，受限）+ 401 Testing Set 1（初赛）+ 700 Testing Set 2（决赛）；193 支注册、179 支提交、top 8 进决赛。指标除三档 Dice 外还含 HD、ASD 与 AOP 角度误差——冠军 Raphael96 综合 0.9418，亚军 Team Aloha 的 SAM-LoRA 综合 0.9416 但 DICE_ALL 0.935 反超冠军（坑 5）。

Q8：怎么下载公开部分？
Zenodo 10969427（doi 10.5281/zenodo.10969427），V1 发布于 2024-04-13，PSFHS.zip 132.0 MB（md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e），内含 image_mha/label_mha 双文件夹，文件编号 03744-05101。许可 CC BY-4.0，与论文同许可，注册登录后直链下载。

Q9：4000 张训练集和测试集在哪？
训练集在 Zenodo 7851339（2023-01-05 发布），文件受限获取，需按页面流程申请；官方口径它由 PSFHS 本体与 JNU-IFM 前作两部分构成，但人数配比未披露。Testing Set 1（401 张）与 Testing Set 2（700 张）无公开直链，经挑战组织方分发——三层获取光谱的第三层（§6）。

Q10：和 JNU-IFM 什么关系？
JNU-IFM（figshare doi 10.6084/m9.figshare.14371652，Data in Brief 2022 论文 doi 10.1016/j.dib.2022.107904）是同团队的前作：51 名孕妇、南方医院采集，2021 上传 figshare。它是 2023 挑战训练集的两大来源之一，与 PSFHS 本体共同构成挑战数据族——谱系上「JNU-IFM（2022）→ 挑战（2023）→ PSFHS 公开版（2024）」三段式。

1.11 关键数字一页总表

供快速引用与交叉核对（逐条证据链见附录 C）：

数字	值	出处
图像总数（公开主版本）	1358 张	Sci Data 论文 + Zenodo 10969427
孕妇总数（本体）	1124 名	Sci Data 论文
珠江医院	1045 张 / 1040 人	Sci Data 论文
暨南大学附属第一医院	313 张 / 84 人	Sci Data 论文
文件编号区间	03744-05101	Zenodo 数据包
打包与校验	PSFHS.zip 132.0 MB；md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e	Zenodo 10969427
类别数	3（0 背景 / 1 PS / 2 FH）	Sci Data 论文
PS 像素占比	1.78%±0.66%	Sci Data 论文
FH 像素占比	14.55%±5.73%	Sci Data 论文
背景像素占比	83.66%±6.27%	Sci Data 论文
全集 AOP	98.33°±21.11°	Sci Data 论文
探头频率	3.5 MHz 凸阵	Sci Data 论文
标注团队	2 医师 + 18 学生	Sci Data 论文
轮间一致性	mean Dice 0.8817（CI 0.8502-0.9002）	Table 1
标注者间一致性	mean Dice 0.8750（CI 0.8520-0.8886）	Table 1
挑战训练集	4000 例（受限）	Zenodo 7851339
挑战测试集	401 + 700 张（无直链）	挑战报告
挑战参与	193 注册 / 179 提交 / top 8	挑战报告
冠军综合 Score	0.9418（Raphael96）	挑战报告
亚军 DICE_ALL	0.935（Team Aloha，SAM-LoRA）	挑战报告

1.12 五个常见误读与纠正

误读一：「1358 张就是挑战赛全部数据」。
挑战赛总数据 5101 张；1358 只是其中公开固化的本体部分。训练集 4000 例含 JNU-IFM 前作与新采集，测试集 401/700 张从未公开。任何用「1358 张的挑战赛数据」开头的表述都要先补全口径。

误读二：「公开数据可以直接复现挑战赛排行榜」。
排行榜（冠军 0.9418）产生于 4000 例训练 + 401/700 测试的官方划分之上；公开 1358 张的子集训练无法对齐该划分，分数不可直接对标。要复现需申请受限训练集并联系挑战方取测试协议。

误读三：「AOP 值随图提供」。
数据包内只有图像与掩码。AOP 需自行按几何定义从掩码计算（§4.2）；论文只给分布统计。想要逐例角度的研究者应把「掩码→测角」实现作为工程步骤之一。

误读四：「PS 和 FH 是两个差不多大小的结构」。
FH 像素占比是 PS 的 8 倍多（14.55% vs 1.78%），且 PS 常被声影遮挡。两者在分割难度上不对称——模型报告里只看平均 Dice 会完全掩盖 PS 类的表现。

误读五：「这是多中心均衡数据集」。
两家医院 77:23 分配、人均张数 1.005 vs 3.7、两台设备分配比例未披露——这是真实临床自然形成的偏斜样本，不是均衡设计的多中心研究。做跨中心泛化结论时要先声明这一局限。

1.13 两套语境的术语对照：数据集语境 vs 挑战赛语境

同一数据族在论文语境与挑战语境下用词不同，交叉阅读时按此表换算：

概念	数据集/论文语境	挑战赛语境
数据全体	PSFHS（1358 张）+ JNU-IFM（51 人）	「挑战数据」/ training data（4000 例）
测试素材	论文不设测试集概念	Testing Set 1（401，初赛）/ Testing Set 2（700，决赛）
分割目标	pubic symphysis & fetal head	FH-PS（胎头-耻骨联合）
角度量	angle of progression（临床参数）	AOP 指标（评估项）
标签角色	金标准掩码（ground truth）	参考标注（reference annotation）
质量证据	Table 1 一致性实验	无独立质量叙事（引用论文 Table 1）
版本锚	Zenodo 10969427 V1	Zenodo 7851339（训练集）+ 挑战分发

这套对照的实用价值：读挑战报告看到「4000 manually segmented cases」时不会误以为是新采集；读论文看到「1358」时不会误以为是挑战全量。两个语境的数字换算关系全部收录在 §1.11 总表。

1.14 本条目的证据等级声明

按本库条目惯例，把正文数字的证据等级明示如下，供引用时选择口径：

• A级（官方一手，可直接引用）：论文 PMC 全文数字（规模、占比、Table 1、时间线）、Zenodo 元数据（DOI、md5、许可、日期）、挑战报告预印本数字（5101 构成、排行榜、奖金）。
• B级（官方一手但存约束）：挑战训练集两部分构成（Usage Notes 口径，配比缺失）、设备两机（来源挑战报告，分配比例缺失）。
• C级（推断/噪音，引用需声明）：标注成本模型（§3.6，估算）、训练集数字拆分（禁止，待核①）、697.3 GB（噪音，弃用）。

§2 数据构成与规格

2.1 规模、来源与机构构成

PSFHS 公开主版本含 1358 张分娩期经会阴超声图像，来自 1124 名孕妇，两家采集医院的分配如下：

来源医院	图像数	患者数	占比	伦理批件
南方医科大学珠江医院（广州）	1045	1040	77.0%	2023-SYJS-023
暨南大学附属第一医院（广州）	313	84	23.0%	JNUKY-2022-019
合计	1358	1124	100%	均为回顾性、免知情同意

两个显性特征值得注意。其一是图像-患者比偏高：珠江医院 1040 名患者贡献 1045 张（人均 1.005 张），暨大附一 84 名孕妇贡献 313 张（人均 3.7 张）——暨大附一的纵向随访式采集使同一孕妇在产程不同时点贡献多帧，做患者级数据划分时必须按孕妇分组，否则训练/测试泄漏会虚高指标。其二是机构偏斜：77% vs 23% 的院际比例意味着跨机构泛化实验只有两个域，且其中一个域样本仅 313 张。

入组标准四条：单胎、足月（≥37 周）、头先露、无胎儿畸形记录。全部为回顾性采集，免除知情同意（伦理批件三份，含前作南方医院的 NFCE-2019-024）。

2.2 文件组织与格式

公开主版本打包为 PSFHS.zip（132.0 MB，md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e），解压后两个平行文件夹：

PSFHS/
├── image_mha/          # 超声图像，MHA 格式
│   ├── 03744.mha
│   ├── ...
│   └── 05101.mha
└── label_mha/          # 像素级掩码，与图像同尺寸同编号
    ├── 03744.mha
    ├── ...
    └── 05101.mha

• 格式为 MHA（MetaImage），ITK 生态（SimpleITK/ITK-SNAP/3D Slicer）原生可读；Python 侧一行 sitk.ReadImage() 即得数组。
• 文件编号从 03744 到 05101 连续空间（共 1358 个文件），编号继承自挑战赛全局数据池——这也解释了为何编号不从 0 开始。
• 原始 MHA 未经统一重采样，论文未给统一尺寸口径，逐文件读取是唯一可靠方式；HuggingFace an-eve 仓库的 3×256×256 是该仓库自行预处理的口径，不是数据集原生规格（坑 4）。

2.3 标签体系与类别不均衡

掩码为三值单通道：

标签值	结构	英文	像素占比（论文统计）	特征
0	背景	background	83.66%±6.27%	含软组织、声影、伪迹
1	耻骨联合	pubic symphysis (PS)	1.78%±0.66%	低回声骨性结构，小目标
2	胎头	fetal head (FH)	14.55%±5.73%	大面积低回声区，边界模糊

这组占比是本数据集方法学价值的起点：PS 类与背景的比例约 1:47，且 PS 紧贴 FH 边缘——任何直接套用通用分割网络的方案都会先在 PS 类上翻车（整类被吞或边界糊化）。挑战赛把 DICE_PS 单列为评估指标，正是对这一难点的制度性承认。做类不均衡研究（重加权、小目标增强、边界敏感损失）时，本数据集是产科超声里的天然试验台。

2.4 AOP 素材与临床统计

数据集本身交付的是分割素材，但论文同时统计了与图像关联的 AOP（进展角）分布：98.33°±21.11°。这个标准差约等于均值的 21%，意味着样本横跨产程潜伏期（AOP 约 60-90°）到活跃期后期（AOP≥120°），不是某个单一产程阶段的窄采样——对建立「分割→测角→产程分期」全链路而言，这个覆盖宽度是必要条件。

AOP 的几何定义与临床含义在 §4 展开；挑战赛如何把 AOP 变成评估指标在 §5 展开。

2.5 采集设备与技术参数

• 便携式超声 + 3.5 MHz 凸阵探头，经会阴扫查，mid-sagittal 正中矢状面单一切型——PSFHS 不含横切面、斜切面，是一个单切面深度数据集而非多切面广度数据集。
• 设备两台：ObEye 系统（lian-med.com，国产便携分娩超声）与 Esaote MyLab（百胜）。挑战报告口径「two ultrasound machines across three hospitals from two institutions」——第三家医院（南方医院）在挑战训练集的前作部分，两台设备的精确分配比例未见披露。
• 单一切型 + 双设备 + 双医院的组合，使「跨设备」是本数据集内可做的泛化实验，「跨切面」不是——检索者设计实验时别把两者混为一谈。

2.6 与前作 JNU-IFM 的边界

同团队 2022 年发表过前作 JNU-IFM（figshare doi 10.6084/m9.figshare.14371652；Data in Brief 论文 doi 10.1016/j.dib.2022.107904）：51 名孕妇、南方医院采集、同为经会阴超声 PS/FH 分割。两者关系三条边界：

1. JNU-IFM 不在 1358 张里——PSFHS 本体只含珠江+暨大附一两院新采集数据。
2. JNU-IFM 在挑战训练集里——官方 Usage Notes 明确 MICCAI 2023 挑战完整数据 = PSFHS 本体（zenodo.10969427）+ JNU-IFM（figshare.14371652）两部分；「4000 例训练集里两者各占多少」官方未披露，任何数字拆分都是推测（待核①）。
3. 许可同为开放——figshare 前作公开直链，Zenodo 主版本 CC BY-4.0；引「挑战数据族」时两部分都要注 DOI。

2.7 规格对照：PSFHS 在同类数据集中的位置

把 PSFHS 放进「产科/超声分割公开数据」的小样本景观里看：

数据集	模态与入路	任务	规模	许可	PSFHS 的差异点
PSFHS（本条目）	经会阴超声，mid-sagittal	PS/FH 像素级分割 + AOP	1358 张/1124 人	CC BY-4.0	唯一含产程场景与测角闭环
JNU-IFM（前作）	经会阴超声	同任务	51 人	开放	规模小一个量级，同团队
fetal-planes-db	经腹超声，多切面	切面分类	7436 张	CC BY-4.0	任务维度不同（分类 vs 分割），入路不同
us-nerve-seg	超声（臂丛）	神经分割	5456 帧	Kaggle 条款	同为小目标超声分割，非产科

三条定位结论：其一，产程（intrapartum）场景的公开像素级分割数据此前接近空白，PSFHS 的 1358 张是该任务的最大公开供给；其二，同模态可对照的公开集只有前作与前作合集，跨模态对照（经腹分类）只能借 fetal-planes-db 做「任务维度」的参考而非直接基线；其三，许可在同域中最开放（CC BY-4.0 直链），这使它成为产科分割方向的默认起点数据集。

2.8 数据质量边界的四条明示

使用前应知晓的四条边界（均为论文/元数据口径的如实转述，非贬损）：

1. 无逐例元数据包：孕周、AOP 逐例值、设备归属未随数据包发布——做协变量分析需自测或联系作者。
2. 设备-图像映射未公开：两台设备（ObEye/Esaote）各贡献多少张未披露，「跨设备泛化」实验无法严格分组。
3. 掩码为最终精修版：不发布学生初标与合并中间版——想研究「标注过程噪声」的团队拿不到中间产物。
4. 单帧无视频：全部为单张静态图像，无动态产程序列——视频分割研究不适用。

2.9 图像-掩码对齐与数值范围的技术注记

MHA 格式把空间信息（尺寸、spacing、方向）写进头部、体数据紧随其后。PSFHS 的图像与掩码是同尺寸独立文件（非像素编码叠加），对齐由文件编号保证而非几何配准——使用时三个注记：

1. 标签值域检查是第一步卫生操作：掩码数组应只含 {0,1,2}；若读出其他值（如 255），多半是数据类型或通道读错，不是数据问题。
2. 灰度标准化：超声原始灰度未声明窗宽窗位约定，训练前按数据集统计做 z-score 或 min-max，别照搬 CT 的窗宽习惯。
3. spacing 缺省处理：论文未强调像素物理间距（mm/px）口径，做涉及真实尺度（如胎头径线）的几何计算时，先读单文件头信息确认 spacing 字段是否有值；AOP 是纯角度量不受 spacing 影响——这也是测角任务对分辨率失配更鲁棒的原因。

2.10 一个易忘的细节：编号不等于顺序

03744-05101 的编号继承挑战全局池，文件名字典序不等于任何临床或采集顺序——不要按文件名排序做「时序实验」（如产程前后对比）；数据包内也无时间戳字段。凡涉及时序的假设在本数据集上不可检验。

§3 标注流水线与一致性证据

3.1 人员结构：2 医师 + 18 学生

标注团队共 20 人：2 名医师 + 18 名生物医学学生（biomedical students）。分工按「学生出工时、医师出判断」的原则：学生承担逐像素初标与合并，医师承担终审精修。这一结构与病理 WSI 领域的「学生初注+专家终审」流水线（参见本库 panda-plus 条目）同构，在超声领域属于把低成本人力引入高摩擦标注场景的常规解法——PSFHS 的贡献在于把这套结构在产房急症语境下的可行性跑通并给出量化证据。

3.2 工作流：独立初标 → 合并 → 医师精修

论文 Methods 给出的三步流水线：

每张图像
  ├─ 步骤 1：2 名标注者各自独立标注（互不可见）
  ├─ 步骤 2：合并两人的标注（consensus/合并版）
  └─ 步骤 3：医师在合并版上精修 → 最终金标准

三步设计的防偏逻辑：步骤 1 的独立性保证了「分歧可被观察」（若先讨论再标，分歧会被掩盖）；步骤 2 的合并把医师注意力集中到真分歧区（合并版与任一初标不一致处即高风险区）；步骤 3 的精修保证最终标签的医学责任主体是医师而非学生。对想复用这套流程的团队，关键约束是步骤 1 必须物理隔离——共屏标注会瞬间退化成以强带弱的单标。

3.3 Table 1：一致性实验的完整语义

论文用 40 张示例集做了一轮双人双轮一致性实验：3 名标注者（1 名医师 + 2 名学生标注者），每人对同一批 40 图做两轮独立标注，两轮间隔足以消除记忆效应。报告的数字分两个层次：

层次一：总体一致性（全 40 图 × 3 标注者）

一致性类型	mean Dice	95% CI
轮间（intra-observer，同一人两轮间）	0.8817	0.8502-0.9002
标注者间（inter-observer，同级两两之间）	0.8750	0.8520-0.8886

轮间与标注者间几乎持平（差 0.0067），说明标注协议本身稳定——分歧主要来自「人与人看图不同」而非「同一人前后不一」，这是协议可复制的好信号。

层次二：分人分轮明细（Dice %）

标注者	第一轮	第二轮
Physician（医师）	89.04±0.07	90.02±0.12
Annotator 1	87.36±0.05	88.86±0.05
Annotator 2	85.20±0.17	88.58±0.12

三个读数：其一，医师两轮均最高（89.04/90.02），身份与质量同向；其二，三人第二轮全员高于第一轮（+0.98/+1.50/+3.38 个百分点），存在明显学习效应——学生 Annotator 2 提升最大，提示 40 图级别的练习量即可拉平新人差距；其三，学生最好成绩（88.86）已接近医师第一轮（89.04），即经训练的学生可以产出接近医师的标注，这正是「学生出工时、医师出判断」模式成立的量化前提。

3.4 这组数字怎么用

• 对标水位：在产科超声 PS/FH 分割任务上，0.87-0.90 的人工 Dice 是「高质量标注」的参照带；你的模型如果全自动就打到 0.92+（如挑战赛冠军 DICE_ALL 0.924），说明模型已越过标注者间差异带——这是解读排行榜时常用但常被忘记的换算。
• 协议引用：做小团队医学标注时，可引用 Table 1 作为「双人独立+合并+医师精修」流程的先例与预期收益估计。
• 边界：一致性实验基于 40 张示例集而非全量 1358 张；CI 较宽（如轮间下界 0.8502）反映样本量限制，外推到全量时应表述为「示例集证据」而非「全集证明」。

3.5 一致性数字的三个换算与两个误用边界

换算一：标注者间 0.8750 是模型性能的「软上界带」。
当模型 DICE_ALL 超过标注者间一致性（挑战冠军 0.924 已明显超过 0.8750），通常说明三件事同时发生：模型学到的是「平滑后的共识」、金标准本身含标注抖动、评估集分布友好。此时继续追模型 Dice 的边际收益下降，转向测角误差或鲁棒性更有价值。

换算二：学习效应 +3.38 个百分点是培训预算的参照。
Annotator 2 两轮提升 3.38 个百分点，提示短期练习即可显著拉平新手——招募标注团队时，与其筛选「熟手」，不如设计 40 图量级的入门练习轮。

换算三：CI 宽度反映示例集规模。
0.8502-0.9002 的 CI 跨度约 5 个百分点，对应 40 图×3 人的样本量。若要把一致性证据收紧到 ±1%，按方差反推约需数百图级别的一致性子集——引用本数据集做「高一致性」表述时应带上这个未完成度。

误用边界一：Table 1 的一致性不是分割精度。
表内 Dice 衡量「人与人标得像不像」，不衡量「标注与解剖真值像不像」——精修金标准的解剖学正确性由医师资质背书，无独立第三源验证。

误用边界二：0.8817/0.8750 不可跨任务平移。
PS/FH 的边界清晰度、声窗质量与部位迥异的其他超声任务不同；把这两个数字当成「超声标注的一般水平」会误导其他任务的质量预期——它们只锚定本任务。

3.6 标注成本模型：这套流水线贵在哪、省在哪

以公开信息反推本数据集的标注经济学（估算口径，非官方数字）：

• 人力投入：1358 张 × 双人独立初标 = 2716 次初标 + 1358 次合并 + 1358 次医师精修 ≈ 5432 人次操作。按 18 名学生分摊初标/合并、2 名医师分摊精修，学生人均约 150 张的初标+合并量。
• 医师时间被压缩的机制：医师只面对「合并版+分歧区」而非裸图，精修单张耗时可压到初标的几分之一——这与 panda-plus「专家 10-15 分钟/张」的压缩机制同源。
• 一致性实验的边际成本：40 图 × 3 人 × 2 轮 = 240 次标注的额外投入（约占总标注量的 4.4%），换来的是可引用的质量证据——占预算 4% 的质量审计换来整个数据集的可信度背书，是本数据集标注工程里性价比最高的一笔支出。
• 可复制性成本：复刻同规模流水线（20 人团队）的招募与管理成本显著高于工具链成本——标注平台的独立性控制（步骤 1 物理隔离）是管理难点而非技术难点。

3.7 从 Table 1 到自建验收：一份可复用的标注验收清单

把 Table 1 的方法学骨架抽出来，得到任何医学分割标注项目的验收清单（本条目作者的实际动作 + 本库方法论的标准延伸）：

1. 抽样：从全集随机抽 ≥40 张（或全集的 3%，取大者）作为一致性子集——抽样需覆盖难度分层（PS 极小帧/声窗不全帧要有保底配额）。
2. 双轮：一致性子集每人标两轮，轮间隔 ≥1 周（消除记忆）；主标注与一致性标注混排防「特殊化对待」。
3. 双口径：轮间（intra）与标注者间（inter）分开报告，只报一个会被审稿人打回。
4. 分层报告：总体 mean Dice 之外，至少按结构分层（PS 单列——本数据集的教训是 1.78% 的类必须有自己的行）。
5. CI 必报：point estimate 无 CI 的一致性声明在小样本下没有说服力。
6. 学习效应入账：两轮提升幅度（本例 +0.98~+3.38pp）如实报告——它既是培训证据，也是「金标准时点」的注脚。
7. 协议留档：取点策略、边界约定（如 PS 声影段算不算 PS）、合并规则写成 1 页 SOP 与数据同存。

这份清单的定位：PSFHS 的 Table 1 满足其中 1-6 条，第 7 条（SOP 文档公开）是它没做而后续数据集应做的——与前文 §7.7 改进清单互相印证。

§4 临床语境：AOP 与产程超声测量

4.1 为什么需要经会阴超声

产程中判断「胎头降到哪了」传统上靠阴道指检，以坐骨棘水平为参照估计胎先露位置。这一操作的问题是三重的：主观性强（不同检查者对同一孕妇给出的先露位置可差 1-2 个等级）、感染与不适成本、以及在紧急产程中不可重复核对。经会阴超声（探头置于会阴部、无需进入阴道）给出的量化替代是测角：超声图像上量出结构间的几何关系，把「下降程度」变成连续数值。

4.2 AOP 的几何定义

进展角（angle of progression，AOP）：在 mid-sagittal 正中矢状面声窗上，过耻骨联合（PS）长轴作一条参考线，再从耻骨联合下缘（下端点）向胎头（FH）轮廓作切线，两线之间的夹角即为 AOP。

        耻骨联合长轴
        │\
        │ \
        │  \  ← 切线（自 PS 下缘至胎头轮廓）
        │ θ \    
        │____\● 胎头轮廓
     PS 下缘

几何上 AOP 只依赖两个结构的分割结果：PS 的长轴与下缘点、FH 的轮廓。换言之，分割是自动测角的全部前置条件——分割错了，角度必然错；分割边界抖动，角度随之抖动。这就是「分割数据集为什么附带测角意义」的完整逻辑链。

4.3 临床意义与 ISUOG 口径

国际妇产科超声学会（ISUOG）指南将 AOP 列为产程超声核心参数之一，文献口径：AOP≥120° 与阴道分娩高概率相关（常引敏感性/特异性约 84%/85% 的操作点；不同研究给出的阈值在 110-135° 间浮动）。PSFHS 论文按 ≥120° 口径组织临床叙事，其全集 AOP 98.33°±21.11° 的分布意味着数据集中同时包含「提示顺产」与「待观察」两段样本，可支撑「分割→测角→阈值判读」的全链路实验。

4.4 从人工量角到 AI 流水线的分工

临床落地通常分四步：声窗获取（mid-sagittal 质量控制）→ 结构分割（PS/FH）→ 几何测量（AOP 计算）→ 阈值判读（≥120° 提示）。PSFHS 直接供给第二步，并通过掩码质量间接约束第三步；第一步与第四步（声窗自动质检、产程决策）不在本数据集范围内——检索者若要搭全链路，需另找声窗分类素材（可参考库内 fetal-planes-db(538) 的切面分类思路，注意那是经腹分类基准而非经会阴分割）。

4.5 AOP 测量的误差来源拆解

从掩码到角度，误差沿四级传播，逐级衰减可控性：

级	误差源	特征	与数据集的关系
1	分割边界误差	PS 边缘 1-2 px 的抖动即可摆动角度顶点	PSFHS 直接决定——掩码质量是第一性变量
2	下缘点定位	PS 下端点（角度顶点）的定义依赖观察者	标注协议隐含约定，论文未单独量化
3	切线拟合	「胎头轮廓最前点」取点策略（最凸点/拟合圆）不唯一	挑战评估框架（官方 repo）固定了一种实现
4	声窗本身	探头角度偏离正中面时 PS 长轴失真	数据集外的采集质控问题

工程含义：级 2-3 的歧义意味着不同团队用同一掩码算出的 AOP 也可能有 1-3° 的系统差——复现测角研究时应固定取点策略并声明，别把这部分差异归罪于分割模型。

4.6 产程超声参数族与 AOP 的位置

AOP 不是孤立的参数，ISUOG 框架下的产程超声参数族：

参数	几何定义	与 AOP 的关系
AOP 进展角	PS 长轴 vs PS 下缘至胎头切线	本数据集核心；≥120° 提示顺产
HAOA 胎头会阴角	会阴体参考点至胎头最低点连线与耻骨联合长轴夹角	与 AOP 负相关，互补使用
CPD 胎头会阴距离	会阴体至胎头最低点的毫米距离	线性量，需 spacing 标定
中位角	PS 长轴的垂直线与胎头长轴夹角	胎头俯仰评估

PSFHS 的掩码（PS+FH 两结构）直接支撑 AOP 与中位角的自动计算，间接支撑 HAOA/CPD（需会阴体参考点，掩码不含——会阴体位置不在标注体系内）。换言之，本数据集覆盖产程参数族中「纯几何可推」的那一部分；涉及会阴体或径线物理长度的参数需要额外标定或额外标注。设计「一个分割模型支撑多参数输出」时，这个覆盖边界要写进系统设计文档。

§5 挑战赛：FH-PS & AOP Segmentation @ MICCAI 2023

5.1 赛制与数据构成

官方挑战赛 FH-PS & AOP Segmentation Challenge（ps-fh-aop-2023.grand-challenge.org，MICCAI 2023 联办）是 PSFHS 数据的第一次大规模公开投放：

阶段	数据	规模	获取状态
训练集	Zenodo 7851339（2023-01-05 发布）	4000 例	受限获取，需申请
Testing Set 1（初赛）	挑战方分发	401 张	无公开直链
Testing Set 2（决赛）	挑战方分发	700 张	无公开直链
合计	—	5101 张	—

训练集 4000 例的官方构成为两部分：PSFHS 本体（zenodo.10969427）+ JNU-IFM 前作（figshare.14371652）；两者的人数配比官方未披露（待核①，任何数字拆分均为推测）。

5.2 参与规模与晋级

• 193 支队伍注册 / 179 支实际提交 / top 8 进决赛。
• 初赛在 Testing Set 1 上排名，决赛在 Testing Set 2 上终评。
• 2023-08-30 初赛提交截止，2023-09-20 决赛截止，2023-10-08 公布获奖。

5.3 评估指标体系

六指标并行，分两组：

• 分割组：DICE_FH（胎头 Dice）、DICE_PS（耻骨联合 Dice）、DICE_ALL（两类合计 Dice）、HD（Hausdorff distance，边界最大误差）、ASD（average surface distance，平均表面距离）。
• 测角组：AOP（角度误差）——由分割结果自动计算 AOP 并与参考角度比较。

综合 Score 将两组指标加权合成。这套指标设计把「分割好坏」与「测角准不准」同时挂进排名，直接回答了 §4.2 的逻辑链：最终用户在乎的是角度，Dice 只是中间量。

5.4 排行榜与奖金

名次	队伍	方法要点	DICE_ALL	综合 Score
冠军	Raphael96	—（方法细节见官方 repo）	0.924	0.9418
亚军	marwankefah（Team Aloha）	SAM-LoRA（SAM 参数高效微调）	0.935	0.9416
季军	Qiu	—	—	—

• 奖金：1st 3000 RMB（Köhler & Stock）、2nd 2000 RMB（Elbatel）、3rd 1000 RMB（Qiu）、4-7 名各 500 RMB。
• 坑 5 预告：亚军 DICE_ALL 0.935 高于冠军 0.924，但综合 Score 0.9416 低于冠军 0.9418——综合指标含 AOP 角度误差权重，单看 Dice 会误读排行榜。
• 亚军方法 SAM-LoRA 把视觉大模型的参数高效微调（LoRA）引入医学超声分割，是本挑战赛对方法学最受关注的输出之一。

5.5 官方开源代码

两套官方 GitHub 资产随挑战发布：

• github.com/maskoffs/PS-FH-MICCAI23——8 支获奖队伍的方法实现合集，是复现排行榜的入口。
• github.com/lanesra10/FH-PS-AOP-grandchallenge——官方评估框架（Dice/HD/ASD/AOP 指标计算与校验）。

5.6 后续：IUGC 2024

同系挑战在 MICCAI 2024 以 IUGC 2024（Intrauterine Growth Constraint 相关超声挑战，CodaLab 竞赛 18413）延续，构成「2023 FH-PS & AOP → 2024 IUGC」的两年连续赛事线；引用本数据集做方法对比时，注意区分两届赛事的数据池不重合。

5.7 指标公式速览与 Score 合成的开放问题

分割组公式（P=预测集，G=金标准集）：

• Dice = 2|P∩G| / (|P|+|G|)，DICE_FH/DICE_PS 分别在标签 2/标签 1 上计算，DICE_ALL 在两类合并的前景上计算。
• HD = max(sup over P of dist(p,G), sup over G of dist(g,P))——对离群误检极敏感。
• ASD = 两个表面点集平均表面距离的双向均值。

测角组：AOP 误差 = |atan2 自算角度 − 参考角度|，角度单位度。

开放问题：综合 Score 的精确权重未在公开材料中给全。
挑战报告给出口径（六指标加权）与最终得分，但权重系数的完整表未随 arXiv 版披露——这正是坑 5「DICE_ALL 高者未夺魁」无法从外部完全复算的原因。复现者只能以官方评估框架（lanesra10/FH-PS-AOP-grandchallenge）为准绳，别自设权重再宣称对齐排行榜。

§6 获取与许可：版本链与三层获取光谱

6.1 版本链四节点

PSFHS 数据族的公开史是四节点的链式结构，每节点一个 DOI，检索时按需取用：

#	节点	DOI/标识	发布时间	规模	获取方式
1	JNU-IFM 前作	figshare 10.6084/m9.figshare.14371652（论文 10.1016/j.dib.2022.107904）	2021 上传/2022 见刊	51 名孕妇，南方医院	figshare 公开直链
2	挑战训练集	Zenodo 10.5281/zenodo.7851339	2023-01-05	4000 例	受限获取（页面申请）
3	挑战提案文档	Zenodo 10.5281/zenodo.7861699	2023	文档	公开
4	公开主版本	Zenodo 10.5281/zenodo.10969427	V1 2024-04-13	1358 例	公开直链，CC BY-4.0

本条目主体即节点 4：PSFHS.zip 132.0 MB（md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e），image_mha/label_mha 双文件夹，编号 03744-05101。

版本链上的三个陷阱：其一，节点 2 与节点 4 编号相邻却天差地别——7851339 受限 4000 例，10969427 公开 1358 例，搜「PSFHS Zenodo」可能先撞到前者（坑 2）；其二，节点 2 页面解析出 697.3 GB 数据量，为页面聚合噪音，实际不存在也无需下载对应实体（坑 3）；其三，节点 1 的上传年份（2021）与论文年份（2022）相差一年，引用按论文 2022 口径。

6.2 License 全景

资产	许可	说明
PSFHS 公开主版本（Zenodo 10969427）	CC BY 4.0	署名即可商用/再分发
Sci Data 论文	CC BY 4.0	Open Access，© The Author(s) 2024
挑战训练集（Zenodo 7851339）	受限（access-restricted）	按页面流程申请，条款以 Zenodo 页面为准
Testing Set 1/2	挑战方分发	无公开直链，赛后获取路径未承诺

数据与论文同许可（均为 CC BY 4.0）是本数据集的加分项：不存在「论文开放但数据封闭」或「数据开放但附带非商业限制」的错位。衍生工作（包括商用）只要署名即可，但引用时请同时给数据 DOI 与论文 DOI。

6.3 获取决策树

你要什么？
├─ 1358 张带掩码图像（本条目主体）
│   └─ Zenodo 10969427 → 注册登录 → 下载 PSFHS.zip（132.0 MB）→ 校验 md5
├─ 复现挑战赛训练配置（4000 例含 JNU-IFM）
│   └─ Zenodo 7851339 → 页面申请受限访问 → 等待发放
│       └─ JNU-IFM 部分可先从 figshare 14371652 单独取
├─ 只要 JNU-IFM 前作
│   └─ figshare 10.6084/m9.figshare.14371652 → 公开直链
├─ 测试集 401/700 张
│   └─ 无公开直链 → 联系挑战组织方（ps-fh-aop-2023.grand-challenge.org）
└─ 复现排行榜方法
    └─ github.com/maskoffs/PS-FH-MICCAI23 + github.com/lanesra10/FH-PS-AOP-grandchallenge

6.4 AI-Ready 评估

维度	评价
可机器读取	MHA 为 ITK 标准格式，一行代码进 numpy；无 DICOM 包装层，无解密步骤
标签即用	掩码与图像同尺寸同编号同格式，无需坐标换算或掩码解码
元数据完备	论文 Table 1+统计+伦理+设备参数齐备；但患者级元数据（孕周、AOP 逐例值）未随包发布
下载可验证	提供 md5；Zenodo DOI 版本化
划分协议	挑战赛划分（4000/401/700）对公开 1358 部分不直接适用，自划实验需按孕妇分组防泄漏（§2.1）

综合：直链部分的 AI-Ready 度高（格式、标签、许可三绿灯），扣分项是患者级元数据缺失与测试集不可得——适合直接进训练管线，不适合做带人口学协变量的临床统计。

6.5 与库内可获取性光谱的对照

本库把数据集按「获取摩擦」排成光谱，PSFHS 的位置：

光谱档位	库内代表	PSFHS 对应层
完全直链（注册即下）	medical-decathlon(77)、totalsegmentator(422)	✅ 主版本 1358 张（Zenodo 10969427）
半直链（部分子集开放）	chexmask-cxr-segmentation-data(602)	✅ JNU-IFM 前作（figshare 直链）
请求制（邮件/页面申请）	panda-plus 掩码层	✅ 挑战训练集 4000 例（Zenodo 7851339）
无直链（组织方分发）	—（库内少见）	⚠️ Testing Set 1/2

PSFHS 一家横跨光谱三档，这在库内属于「层次最丰富」的样本：检索者可按需求降级获取（要全量→申请，要快跑→直链），也为「数据发布策略」研究提供了一个自然案例——同一数据族的不同层用不同开放度，对应不同的用途承诺。

6.6 下载实操六步（公开主版本）

1. 打开 https://doi.org/10.5281/zenodo.10969427（DOI 永久指向当前版本页）。
2. 注册/登录 Zenodo 账号（未登录时下载按钮不可见）。
3. 核对页面版本为 V1（2024-04-13）、条目名与许可为 CC BY-4.0——若页面出现更高版本号，转附录 F 维护流程。
4. 下载 PSFHS.zip（132.0 MB）。
5. 本地校验：md5sum PSFHS.zip，期望 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e。
6. 解压后抽查：image_mha/label_mha 各 1358 个文件、首尾编号 03744/05101、随机一对读入确认尺寸一致。

失败排查：校验不过→重下（坑 2 检查编号）；文件数不足→检查解压是否被中断；标签值异常→回看 §2.9 注记 1。

6.7 受限层申请函要点（训练集 4000 例）

向 Zenodo 7851339 申请受限访问时的四要点（提高通过率、留好合规痕）：

1. 身份与机构：写明研究者身份、机构、导师/PI（如为学籍内研究），附机构邮箱——个人邮箱通过率低。
2. 用途陈述：一句话研究目的（如「评估针对小目标超声分割的 XXX 方法，与挑战报告口径对比」）+ 明确不含商业再分发。
3. 引用承诺：承诺在成果中引用数据 DOI（10969427/7851339）与论文 DOI（10.1038/s41597-024-03266-4）。
4. 边界自认：自愿遵守页面许可条款；不向未授权第三方转分发——受限层的许可不可由公开层（CC BY-4.0）外推（§6.2）。

拿到训练集后先做三件事：核对例数 4000、按掩码风格抽样比对 JNU-IFM 部分（附录 Q 相关差异）、记录下载日期与许可快照（附录 F 维护需要）。

6.8 合规速查：四种用途的许可结论

用途	公开 1358（CC BY-4.0）	受限 4000 / 测试集
学术论文训练与评测	✅ 署名即可	✅ 获授权后按授权范围
开源再分发掩码/图像	✅ 署名+同 URI 引用	❌ 未授权勿转
商业产品训练	✅ CC BY-4.0 允许	⚠️ 需单独与发放者确认
产房临床决策直接部署	⚠️ 许可允许但数据未经监管级验证	同左；另有医疗器械法规路径

最后一行是刻意放进去的提醒：许可合规 ≠ 临床合规，把分割模型接入产房流程走的是医疗器械路径，本数据集的任何许可都不为此背书。

§7 生态与影响：论文、方法与赛事谱系

7.1 论文谱系三段式

段	成果	标识	时间
前作	JNU-IFM 数据论文（Data in Brief）	doi 10.1016/j.dib.2022.107904	2022
主论文	PSFHS 数据论文（Sci Data 11:436）	doi 10.1038/s41597-024-03266-4；PMID 38698003；PMCID PMC11066050	2023-10-29 投稿 / 2024-04-16 接收 / 2024-05-02 见刊
挑战报告	FH-PS & AOP 挑战赛总结	arXiv 2409.10980（2024-09-17）；MedIA 在录，PII S1361841524002780	2024

挑战报告的正式版落在 Medical Image Analysis，但截至抓取时点仅确认 PII，正式 DOI/卷期待录（待核②）——引用走 arXiv 口径并注明正式版在录（坑 7）。

7.2 投稿时间线十节点

2022            JNU-IFM 前作 Data in Brief 见刊（figshare 2021 上传）
2023-01-05      挑战训练集发布（Zenodo 7851339，4000 例）
2023-08-30      初赛提交截止（Testing Set 1，401 张）
2023-09-20      决赛提交截止（Testing Set 2，700 张）
2023-10-08      公布获奖
2023-10-29      Sci Data 论文投稿
2024-04-13      Zenodo 10969427 V1 公开发布（早于见刊 19 天）
2024-04-16      论文接收
2024-05-02      论文见刊（Sci Data. 2024 May 2;11:436）
2024-09-17      挑战报告 arXiv 2409.10980 提交

时间线的看点是「数据先行」：Zenodo 公开版早于论文见刊 19 天——挑战数据先行发布、数据论文事后存证，是 grand-challenge 生态的标准操作，非矛盾（存照）。

7.3 作者与机构网络

5 位作者、3 家机构：

作者	机构	角色
Gaowen Chen	南方医科大学珠江医院妇产科中心	共同第一作者
Jieyun Bai	暨南大学电子工程系 + 奥克兰大学 Auckland Bioengineering Institute	通讯作者 + 共同第一作者
Zhanhong Ou	暨南大学电子工程系	—
Yaosheng Lu	暨南大学电子工程系	通讯作者
Huijin Wang	暨南大学电子工程系	—

机构图可概括为「两校一院一国际所」：暨南大学（工程侧主力）、南方医科大学珠江医院（临床侧数据源头）、奥克兰大学 ABI（国际合作端口）。临床数据另一来源暨大附一与前作南方医院未出现在作者列表，属「供数单位」而非「署名单位」。

7.4 衍生方法论文

用本数据/挑战数据发表的后续方法工作（截至抓取时点确认两篇）：

• RTSeg-Net（Comput Biol Med，doi 10.1016/j.compbiomed.2024.108501）——针对 PS/FH 分割的网络设计。
• PSFHSP-Net（Med Biol Eng Comput，doi 10.1007/s11517-024-03111-1）——同任务的改进结构。

加上挑战赛的 SAM-LoRA（亚军 Team Aloha）与 8 队方法合集 repo，本数据集已形成「挑战方法 → 期刊方法论文」的二次文献层——对 1358 张量级的数据集而言，这个衍生密度高于多数同规模基准。

7.5 在产科超声数据景观中的位置

产科/分娩超声的公开分割数据稀缺是行业共识：经腹产科筛查影像多为分类/检测任务，产程中的经会阴超声因采集场景特殊（活跃期、感染控制、患者体位）几乎无大规模公开集。PSFHS 的 1358 张在此语境下是该任务当前最大的公开像素级标注集；与同团队 JNU-IFM（51 人）合并后覆盖 1175 名孕妇/三院两机。局限同样清晰：单一国家、两台设备、单一切型——跨人群泛化是悬置问题。

7.6 引文生态的三个圈层

PSFHS 的引用关系可分三圈观察，各有不同的引用动机：

内圈（自引与协议圈）：Sci Data 主论文 ↔ Data in Brief 前作 ↔ 挑战报告（arXiv/MedIA）——三者构成数据族的自洽引用闭包，任何引用本数据集的工作都会至少触达内圈两篇。

中圈（方法圈）：RTSeg-Net（Comput Biol Med 2024）、PSFHSP-Net（Med Biol Eng Comput 2024）、挑战 8 队方法合集 repo、SAM-LoRA——引用动机是「在 PS/FH 任务上声称 SOTA 或提出新结构」，这一圈是数据集影响力的直接体现。

外圈（应用与综述圈）：产程管理综述、产科 AI 综述、小目标分割方法综述——引用动机是背景与场景叙述。截至抓取时点外圈规模未系统统计，但 Sci Data 的开放获取属性保证了综述可触达性。

对引用者的实操建议：方法论文引用主论文+挑战报告（数据出处）；综述引用主论文（数据描述）；产品工程引用 Zenodo DOI（数据版本锚）。

7.7 数据集工程视角的三个可改进点

以「如果重来一次」的视角复盘，PSFHS 留给后续数据集工程的三条改进清单：

1. 逐例元数据应随包发布：孕周、逐例 AOP、设备归属在论文里已有统计形态，随包发布逐例版几乎零成本——缺失它使数据集从「可做临床统计」降级为「可做分割基准」。
2. 一致性子集应扩大并公开：40 图的示例集宜扩到数百图并随包公开（含双人双轮标注），让使用者可自验「我的预处理是否破坏了标注一致性前提」。
3. 测试集应预留赛后释放计划：挑战结束即冻结测试集使基准的「保鲜期」受限——预设「赛后 N 个月释放测试集」条款（带泄漏监督窗口）已成为新赛事的通行做法。

这三条都不是对作者的苛责，而是把本数据集作为「模板样本」时应当抄走的反面清单。

§8 方法学启示：四条可迁移的经验

8.1 小目标类是标签质量的试金石

PS 类仅 1.78%±0.66% 像素且紧贴 FH——标注协议若不做独立双标+精修，小类边界会最先崩坏。挑战赛单列 DICE_PS 的制度设计与 Table 1 的分人分轮报告，都是把「小类质量」显性化。可迁移原则：凡是含小目标类的分割数据集，评估指标必须给小类单列席位，否则总 Dice 会掩护小类崩坏。

8.2 学生+医师流水线在超声同样成立

panda-plus 在病理 WSI 验证过「学生初注+专家终审」，PSFHS 在产房超声复现了同一结构并给出超声版数字（学生第二轮 88.58 逼近医师 89.04）。可迁移原则：流水线的有效性不依赖模态，依赖三件事——独立初标、分歧显性化、专家只做终审。

8.3 挑战赛是数据集的放大器

PSFHS 的公开路径是「先挑战后论文」：2023-01 放训练集聚人气 → 193 支队伍 → 2024-04 数据+论文固化。相比「先论文后等引用」，挑战赛在数据公开前就完成了方法验证与社区预热。可迁移原则：中等规模临床数据集的最佳发布路径可能是挑战赛优先，论文随行。

8.4 测角指标把分割锚定在临床终点

挑战赛把 AOP 角度误差与 Dice 并列进综合 Score，使「分割好」被「测角准」约束——亚军 DICE_ALL 更高但综合分更低正说明两者不是同一目标。可迁移原则：分割数据集若服务某个下游测量，评估体系必须直接含下游指标，否则社区会朝 Dice 过拟合。

8.5 便利贴原则：公开层的「小而开」胜过全量层的「大而锁」

PSFHS 把 1358 张做成 CC BY-4.0 直链、把 4000 例锁进申请制——结果公开层成为引用与教学的默认入口，受限层只服务排行榜复现这一种用途。对比「全量锁死等申请」的发布策略，PSFHS 的公开层以 27% 的数据量（1358/5101）换取了几乎全部的社区可见性。可迁移原则：数据集的第一印象由最开放的那一层决定——把最能代表任务的子集以最宽松许可放出，比让整个数据族陪葬于单一申请流程更能积累影响力。

8.6 三个失败的使用姿势（反面案例）

从社区反馈与条目生产过程归纳的三种错误打开方式，逐一给出修正：

失败一：直接全量训练 + 只报总 Dice。
症状：报告 DICE_ALL 0.93+ 就宣布「解决」。修正：DICE_PS 单列 + 按孕妇划分 + 与水位带（0.8750/0.924/0.935）对照——缺一项的结论不可比。

失败二：拿 HF 预处理版当原生数据研究分辨率。
症状：声称「数据集原生 256×256，对高分辨率超声不适用」。修正：先读 MHA 头信息；分辨率相关结论只能基于原生逐文件读取（坑 4 的学术版后果）。

失败三：把公开层的许可当全族许可写进论文。
症状：在论文数据节写「PSFHS 数据 CC BY-4.0 公开」但实际用了受限训练集 4000 例做实验。修正：引用时区分两层——用了 7851339 就写申请制获取与该层条款，别把公开层的开放性当作全族通行证（§6.8）。

§9 与库内条目的关系

9.1 家族图谱（rid 已核实）

互链条目	slug(rid)	关系
胎儿标准切面数据库	fetal-planes-db(538)	最易混淆对：同为胎儿超声，但它是经腹分类基准（多切面、类别标签），PSFHS 是经会阴分割基准（单切面、像素掩码）——对照「分类 vs 分割」「经腹 vs 经会阴」两组维度
超声神经分割	us-nerve-seg(537)	超声分割任务同形（Kaggle 臂丛神经），同为小目标超声分割，方法可互迁
孕期母体超声营养	maternal-ultrasound-nutrition(615)	同为孕产期超声语境（母体评估），人群与任务互补
胸部分割掩码	chest-x-ray-segmentation(601)	医学影像像素级掩码同族（X 光域）
ChexMask 掩码	chexmask-cxr-segmentation-data(602)	掩码工程同族（X 光域，大规模）
心肺分割掩码	heart-lung-segmentations-data(610)	掩码工程同族（X 光域）
肺野分割 MIMIC-CXR	lung-segment-mimic-cxr(613)	掩码工程同族（X 光域）
TotalSegmentator	totalsegmentator(422)	医学分割基准生态（全身 CT 多结构），掩码类别体系可对照
Medical Segmentation Decathlon	medical-decathlon(77)	医学分割挑战赛生态先行者，赛事组织模式可对照

9.2 检索路径建议

• 查「超声+分割」组合：us-nerve-seg(537) ↔ psfhs——两个模态内小目标分割的对照实验台。
• 查「产科超声」语境：maternal-ultrasound-nutrition(615) + fetal-planes-db(538) + psfhs 三条覆盖母体评估/胎儿筛查/产程管理三段。
• 查「掩码数据工程」：601/602/610/613 四条 X 光掩码条目与 psfhs 的掩码工艺（MHA 直存 vs 掩码叠加渲染）构成跨模态对照。
• 查「挑战赛数据集」：medical-decathlon(77) + psfhs—— MSD 是多任务联赛制，FH-PS & AOP 是单任务深耕制。

9.3 检索者画像与推荐动线

画像一：分割算法工程师（要练手/出分）
动线：§2 规格 → 附录 H 防线清单 → 附录 I 加载骨架 → §5 排行榜定水位。预计半天内可出第一条基线。

画像二：产科临床研究者（要证据）
动线：§0 导读 → §4 临床语境 → §3.3 一致性数字 → §7.1 论文谱系。全程不需要下载数据；引用锚是 doi 10.1038/s41597-024-03266-4。

画像三：数据集编辑/建库者（要学方法论）
动线：§3 流水线 → §6.1 版本链 → §6.5 光谱对照 → §8 方法学启示。重点抄「三层获取光谱」与「挑战优先发布」两个模式。

画像四：标签噪声研究者（要数据）
动线：先读 §2.8 第 3 条——中间标注产物不公开，本数据集不适合做标注过程噪声研究；转向一致性实验数字（Table 1）做「共识金标准」方法论引用。

§10 避坑清单：八个已踩过的坑

以下八则全部来自本条目生产过程中的真实核查动作（每则的发现路径见附录 K），按「检索 → 下载 → 训练 → 引用」的使用旅程排序。每则坑的结构：现象 → 根因 → 正确动作。转引本条目时，这八则是最先值得二次传播的部分——它们大概率会在下一个使用者身上重演。

坑 1：PSFHS 一名三指，检索别只搜一个名字。它同时是 Sci Data 论文缩写（Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation）、Zenodo 条目名（Dataset of The Pubic Symphysis and Fetal Head Segmentation from Intrapartum Ultrasound Images）、挑战赛数据族总称（FH-PS & AOP 挑战数据）。跨语境检索时三个名字轮着搜，否则漏检 Zenodo 受限版或挑战页。

坑 2：Zenodo 编号 7851339 与 10969427 别混。前者是 2023-01-05 发布的受限训练集（4000 例，需申请）；后者是 2024-04-13 发布的公开主版本（1358 例，CC BY-4.0 直链）。搜「PSFHS Zenodo」常先命中受限版——下载前先核对编号与例数。

坑 3：697.3 GB 是页面噪音。Zenodo 7851339 页面解析出的 697.3 GB 数据量为页面聚合噪音，不对应任何可下载实体，也不代表真实数据量；公开主版本实际仅 132.0 MB。转引数据量时以 PSFHS.zip 132.0 MB 为准。

坑 4：3×256×256 不是原生尺寸。该口径出自 HuggingFace an-eve 仓库的 README，是该仓库预处理后的形状；原始 MHA 未经统一重采样，论文未给统一尺寸。做尺寸敏感实验请以 ITK 逐文件读取的原始数据为准。

坑 5：冠军 DICE_ALL 低于亚军。决赛榜冠军 Raphael96 DICE_ALL 0.924 < 亚军 marwankefah（Team Aloha，SAM-LoRA）0.935，但综合 Score 0.9418 > 0.9416——综合指标含 AOP 角度误差权重，单看 Dice 会误读排行榜；复现时也应同时报两组指标。

坑 6：两家医院 vs 三医院。数据论文本体的 1358 张来自两家医院（珠江+暨大附一）；挑战报告口径「three hospitals from two institutions」因训练集并入 JNU-IFM（南方医院）而多出第三家。写「本数据集采集自几家医院」时必须先声明口径（本体 2 家 / 挑战数据族 3 家）。

坑 7：挑战报告引用口径。正式版在 Medical Image Analysis（PII S1361841524002780），但截至抓取时点无正式 DOI/卷期——引用走 arXiv 2409.10980 并注明正式版在录，别凭 PII 编造 DOI。

坑 8：标签 1/2 顺序别反，且 PS 类会悄悄消失。标签体系 0=背景/1=耻骨联合/2=胎头；PS 类仅占 1.78%±0.66% 像素，训练时若不做重加权/过采样，模型常输出全背景+FH 而总 Dice 依然「看起来不错」——评估必须单看 DICE_PS。

§11 总结

11.1 三句话总结

1. PSFHS 用 1358 张分娩期经会阴超声的像素级掩码（0=背景/1=PS/2=FH），把产程超声的核心参数 AOP 的自动化测量拆解为「先分割、后测角」两步，并成为 MICCAI 2023 官方挑战赛指定数据。
2. 它的标注质量有明账可查：2 学生独立初标+医师精修的流水线，Table 1 给出轮间 Dice 0.8817、标注者间 0.8750 的水位，学生第二轮 88.58 逼近医师 89.04。
3. 它的公开部分（Zenodo 10969427，132.0 MB，CC BY-4.0）开箱即训，但 PS 类 1.78% 像素的极端不均衡与挑战训练集/测试集的三层受限获取，是使用前必须吞下的两粒前置药。

11.2 适合谁

• 产科超声分割团队：找 PS/FH 分割的公开监督与可对标排行榜（§5）。
• 小目标/类不均衡方法研究者：1.78% 的 PS 类是天然的极端测试台（§2.3）。
• 产程量化建模者：分割→AOP→≥120° 阈值判读的全链路素材（§4）。
• 医学标注流水线设计者：Table 1 的双人双轮协议与数字可直接引用（§3.3）。
• 参数高效微调研究者：SAM-LoRA 亚军先例 + 8 队方法合集 repo（§5.4-5.5）。

11.3 不适合谁

• 需要多切面/横断面产科超声的项目——PSFHS 只有 mid-sagittal 单切型。
• 需要患者级元数据（逐例孕周、逐例 AOP 值）做临床统计的项目——未随包发布。
• 需要开箱即用的 4000/401/700 挑战划分复现者——训练集受限、测试集无直链。
• 追求大规模（万张级）超声分割预训练的项目——1358 张量级不够。

11.4 30 秒决策卡

你的情况	行动
要立刻跑通分割训练	Zenodo 10969427 下 PSFHS.zip → 校验 md5 → SimpleITK 读入 → 注意 PS 类重加权
要复现挑战排行榜	申请 Zenodo 7851339 训练集 + clone 官方两个 repo（§5.5）；测试集需联系挑战方
在挑战数据上出了分	同时报 DICE_PS/DICE_FH/DICE_ALL 与 AOP 误差，单报总 Dice 无意义（坑 5/坑 8）
做类不均衡研究	直接用公开 1358 张，PS 类 1:47 的配比免造数据
做标注流水线研究	引 Table 1 协议与数字（§3.3），对照 panda-plus 的病理版流水线
要写数据集综述	附录 A 速查卡 + 附录 C 证据链 + §7 生态表可直接引用

11.5 最后三句叮嘱

1. 先看 §2.1 再划分数据——人均 3.7 张的孕妇跨帧泄漏是本数据集最隐蔽的实验陷阱，踩中它的一切结论都要作废重跑。
2. 先读坑 5 再读排行榜——把「综合分」与「DICE_ALL」混为一谈的转述已经出现在多篇二手材料里，别让下一处出在你的稿件里。
3. 先查附录 E 再引用在录文献——MedIA 正式 DOI 录入后，坑 7 与待核②即告解除，届时以正式版为准。

FAQ（高频问答 26 问）

A. 基础认知

Q1：PSFHS 是竞赛名称吗？
不是。竞赛叫 FH-PS & AOP Segmentation Challenge（MICCAI 2023）；PSFHS 是数据论文与数据集的名字。竞赛用到的数据族里包含 PSFHS 本体与前作 JNU-IFM。

Q2：PSFHS 采集的是经腹超声吗？
不是，是经会阴（transperineal）超声——探头置于会阴部，mid-sagittal 正中矢状面。这与胎儿筛查常用的经腹超声是两种入路；别把库内 fetal-planes-db(538)（经腹分类）与本条目（经会阴分割）混同。

Q3：数据是真实分娩数据还是模拟数据？
真实数据：分娩活跃期的临床采集，1124 名真实孕妇，回顾性设计，三份伦理批件。无任何模拟/幻影成分。

Q4：只有正中矢状面一种图像吗？
是。PSFHS 是单切型深度数据集：全部 1358 张都是 mid-sagittal。这是特性不是缺陷——AOP 测量的标准声窗就是该切面。

Q5：AOP 角度值包含在数据包里吗？
不包含逐例角度。数据包只有图像+掩码；论文与挑战报告给的是分布统计（98.33°±21.11°）。逐例角度可由掩码按 §4.2 几何定义自行计算。

Q6：数据集是英文标注还是中文标注？
掩码为数值标签（0/1/2），无语言属性；文档与论文为英文。

B. 数据与获取

Q7：下载地址与校验值？
Zenodo 10969427（doi 10.5281/zenodo.10969427），PSFHS.zip 132.0 MB，md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e。V1 发布 2024-04-13。

Q8：为什么搜到两个 Zenodo 编号？
7851339 是 2023 年挑战训练集（4000 例，受限）；10969427 是 2024 年公开主版本（1358 例，开放）。两者内容不同、用途不同（坑 2）。

Q9：CC BY-4.0 意味着可以商用吗？
对公开主版本：可以，署名即可（同时引数据 DOI 与论文 DOI 更稳妥）。但挑战训练集（7851339）受限获取，其使用条款以 Zenodo 页面与发放者声明为准，别把主版本的许可外推到训练集。

Q10：MHA 文件用什么打开？
SimpleITK（Python：sitk.ReadImage(path)）、ITK-SNAP、3D Slicer 均可。掩码与图像同尺寸同编号，配对读取即可。

Q11：图像尺寸和分辨率是多少？
原始 MHA 未经统一重采样，论文未给统一尺寸——请逐文件读取。网上见到的 3×256×256 是某个 HuggingFace 仓库预处理后的口径，不是原生规格（坑 4）。

Q12：测试集（401/700 张）哪里下？
没有公开直链。Testing Set 1/2 经挑战组织方分发；赛后获取路径官方未承诺。需要的话联系 ps-fh-aop-2023.grand-challenge.org 组织方。

C. 标注与质量

Q13：每张图几个人标的？
2 名标注者独立初标，合并后 1 名医师精修。团队总规模 2 医师+18 学生。

Q14：标注一致性有多高？
Table 1（40 图、3 标注者、两轮）：轮间 mean Dice 0.8817（CI 0.8502-0.9002），标注者间 0.8750（CI 0.8520-0.8886）。医师两轮 89.04/90.02，学生 85.20-88.86 区间。

Q15：掩码是自动生成的吗？
不是，全人工：学生逐像素初标+医师精修。无半自动预标注记录披露于论文。

Q16：类别 1 和 2 分别是什么，顺序会搞反吗？
1=耻骨联合（PS，小目标，1.78%±0.66%），2=胎头（FH，14.55%±5.73%）。加载代码里别按「面积排序猜类别」——按标签值硬编码（坑 8）。

Q17：有标注指南 SOP 文档公开吗？
论文 Methods 描述了流程要点（独立、合并、精修），未单独发布 SOP 文档；复现细节可参考 §3.2 的三步骨架。

D. 挑战赛与方法

Q18：193 支队伍都用了什么方法？
官方 repo（github.com/maskoffs/PS-FH-MICCAI23）收录了 8 支获奖队伍的方法实现；全量 179 支提交的方法清单未公开。

Q19：为什么亚军 Dice 更高却没拿冠军？
综合 Score 含 AOP 角度误差权重：亚军 DICE_ALL 0.935 高于冠军 0.924，但 AOP 误差拖低综合分（0.9416 vs 0.9418）。分割准 ≠ 测角准（坑 5）。

Q20：SAM-LoRA 在这里的具体做法？
亚军 Team Aloha 用 LoRA 对 Segment Anything Model 做参数高效微调，适配 PS/FH 小目标超声分割；细节见挑战报告（arXiv 2409.10980）与其队方法 repo。

Q21：想复现训练划分怎么办？
公开 1358 张上自行划分时按孕妇分组（珠江人均 1.005 张、暨大附一人均 3.7 张，同孕妇多帧必须同侧），否则泄漏虚高。挑战官方 4000/401/700 划分对公开部分不适用。

Q22：IUGC 2024 和这个挑战什么关系？
同系延续（MICCAI 2024 联办，CodaLab 18413），但数据池不重合；引用对比时注明届次。

E. 库内与生产

Q23：本条目在生产队列里的编号？
production_queue.json 中 US Nerve Segmentation(68) 等编号为队列序号（num 体系），与本条目入库后的 record_id（rid 体系）不是一套；本条目 slug=psfhs，入库后按 ai_ready_dataset.record_id 查询。

Q24：库内和它最像的条目是哪个？
任务形态最像 us-nerve-seg(537)（超声小目标分割）；最容易混淆的是 fetal-planes-db(538)（同为胎儿超声但是分类任务）；掩码工程同族为 chest-x-ray-segmentation(601) 等四条 X 光掩码条目。

Q25：本条目的硬数字都出自哪里？
论文 PMC 全文（Table 1、占比、AOP 统计、时间线）、Zenodo 元数据（版本链、md5、许可）、挑战官网与官方 repo（赛制、排行榜）。逐条对照见附录 C。

Q26：条目维护的触发点？
挑战报告 MedIA 正式版出 DOI 时更新坑 7；测试集若开放直链时更新 §6；衍生方法论文新增时更新 §7.4。见附录 F 维护计划。

F. 延伸与对照

Q27：PSFHS 和 PANDA-PLUS（库内条目）的标注流水线有什么异同？
同构点：都是「低成本人力初标 + 专家终审」三层/三步结构。差异点：panda-plus 是「学生注释→学生复核→专家终审」三人力层；PSFHS 是「双人独立→合并→医师精修」，多一步显性合并，且报告了双人双轮一致性。两套数字（panda-plus 的 κ/QWK vs PSFHS 的 Dice CI）不可直接互换，模态与指标都不同。

Q28：为什么挑战赛要单独设 AOP 指标？
因为临床终点是角度不是掩码。分割好而测角差的方案（边界系统性偏移对角度的放大效应）在纯 Dice 赛制下会被误奖；AOP 指标把赛制锚定在临床可用性上。坑 5 的冠亚军反转就是这个设计的直接产物。

Q29：这个数据集能做半监督/自监督预训练吗？
1358 张单切面灰度图的量级对预训练偏小，且无未标注池配套发布。合理用法是把 PSFHS 作为下游微调基准，预训练用更大规模超声语料（库外）。单数据集内的半监督可用「训练子集扣标签」自造设定。

Q30：掩码里的背景（0）包含哪些东西？
声窗内除 PS/FH 外的一切：软组织、耻骨联合声影、肠道气体伪迹、探头接触区伪影等。注意背景不是「无信息区」——声影恰好是识别 PS 的间接线索，做上下文建模时背景语义有用。

Q31：数据有版本更迭吗？
Zenodo 10969427 截至抓取时点为 V1（2024-04-13）；挑战训练集 7851339 未见版本迭代。若未来出 V2（如补元数据或扩样本），按附录 F 触发维护。

Q32：能否把 PSFHS 与 JNU-IFM 合并训练？
官方挑战就是这么做的（4000 例两部分构成）。但合并时注意：两者采集医院与设备配置不同，需按数据源分层验证；且 JNU-IFM 的掩码协议细节以其 Data in Brief 论文为准，与主版本可能存在细微差异，合并前建议抽样比对掩码风格。

Q33：想引用「PSFHS 上一眼就能看懂的数字」选哪个？
推荐三连：1358 张/1124 人（规模）、PS 类 1.78%（难点）、轮间 Dice 0.8817（质量）。三者都有 Table/元数据背书，且分别对应规模、难度、质量三个叙述轴。

Q34：条目里的「抓取时点」意味着什么？
所有网络源（Zenodo、PMC、挑战官网、期刊页）的事实以抓取时点 2026-10-03 为准。Zenodo 页面、排行榜链接等属于可变源，若与条目冲突，以官方源为准并触发附录 F 维护。

Q35：我想比较多个分割模型，怎么设计才公平？
三条底线：同一患者级划分、同一预处理（或都读原生 MHA）、DICE_PS/DICE_FH/DICE_ALL+HD/ASD 全列。只比 DICE_ALL 的模型对比，在 PS 类 1.78% 的数据上会系统性偏向「牺牲小类」的模型。

Q36：掩码能直接转成 COCO/VOC 格式吗？
可以但注意：转多边形（COCO）时 PS 类的锯齿边界会引入多边形近似误差，建议保留位图（VOC/Binary）或用高容差 RLE；转完抽查 PS 类像素数是否与原掩码一致（1.78% 口径）。

Q37：为什么条目不用「产房超声」「分娩超声」当主标题词？
条目名遵循数据集官方名（PSFHS）；「分娩期经会阴超声」等中文术语在副标题、keywords 与正文首现处全部标注，检索路径见附录 T——标题层的稳定性优于关键词层的丰富性。

Q38：一句话概括这个数据集的生态位？
产科超声分割方向「论文+数据+质量实验+挑战+代码」五件套最齐全的公开起点——规模不是最大，但闭环最完整。

事实清单（硬事实 32 条）

1. 全称：PSFHS: Intrapartum ultrasound image dataset for AI-based segmentation of pubic symphysis and fetal head。
2. 主论文：Sci Data. 2024 May 2;11:436，doi 10.1038/s41597-024-03266-4，PMID 38698003，PMCID PMC11066050。
3. 投稿线：Received 2023-10-29，Accepted 2024-04-16，刊出 2024-05-02。
4. 论文与数据集许可同为 CC BY 4.0。
5. 作者 5 人 3 机构：Gaowen Chen（珠江，共同一作）、Jieyun Bai（暨大+奥克兰 ABI，通讯+共同一作）、Zhanhong Ou、Yaosheng Lu（通讯）、Huijin Wang（后三人均暨大电子工程系）。
6. 数据规模：1358 张图像 / 1124 名孕妇。
7. 珠江医院 1045 张 / 1040 名患者；暨南大学附属第一医院 313 张 / 84 名孕妇。
8. 入组标准：单胎、足月（≥37 周）、头先露、无胎儿畸形记录。
9. 伦理批件：2023-SYJS-023（珠江）、JNUKY-2022-019（暨大附一）、NFCE-2019-024（南方医院，前作）。
10. 格式 MHA；双文件夹 image_mha/label_mha；文件编号 03744-05101。
11. PSFHS.zip 132.0 MB，md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e。
12. 标签：0=背景、1=耻骨联合 PS、2=胎头 FH。
13. 像素占比：PS 1.78%±0.66%、FH 14.55%±5.73%、背景 83.66%±6.27%。
14. 全集 AOP 均值 98.33°±21.11°。
15. 采集：便携超声 + 3.5 MHz 凸阵探头；设备 ObEye（lian-med.com）与 Esaote MyLab。
16. 标注团队：2 名医师 + 18 名生物医学学生。
17. 流水线：每图 2 人独立初标 → 合并 → 医师精修。
18. Table 1：40 图、3 标注者、两轮；轮间 mean Dice 0.8817（CI 0.8502-0.9002）。
19. 标注者间 mean Dice 0.8750（CI 0.8520-0.8886）。
20. Table 1 明细（Dice %）：Physician 89.04±0.07 / 90.02±0.12；Annotator 1 87.36 / 88.86；Annotator 2 85.20 / 88.58。
21. 前作 JNU-IFM：figshare 10.6084/m9.figshare.14371652，Data in Brief 2022 doi 10.1016/j.dib.2022.107904，51 名孕妇，南方医院。
22. 挑战训练集：Zenodo 7851339，2023-01-05 发布，4000 例，受限获取。
23. 官方口径（Usage Notes）：挑战完整数据 = PSFHS 本体（zenodo.10969427）+ JNU-IFM（figshare.14371652）两部分。
24. 公开主版本：Zenodo 10969427，V1 2024-04-13，1358 例，CC BY-4.0。
25. 挑战赛：FH-PS & AOP Segmentation @ MICCAI 2023；5101 = 4000 + 401 + 700。
26. 参与规模：193 注册 / 179 提交 / top 8 决赛。
27. 指标：DICE_FH / DICE_PS / DICE_ALL、HD、ASD、AOP。
28. 冠军 Raphael96：DICE_ALL 0.924，综合 0.9418；亚军 marwankefah（Team Aloha，SAM-LoRA）：DICE_ALL 0.935，综合 0.9416。
29. 奖金：3000 / 2000 / 1000 RMB（前三），4-7 名各 500 RMB。
30. 官方代码：maskoffs/PS-FH-MICCAI23（8 队方法合集）、lanesra10/FH-PS-AOP-grandchallenge（评估框架）。
31. 挑战报告：arXiv 2409.10980（2024-09-17）；MedIA 在录 PII S1361841524002780。
32. 后续挑战：IUGC 2024（CodaLab 18413）；衍生方法论文 RTSeg-Net（10.1016/j.compbiomed.2024.108501）与 PSFHSP-Net（10.1007/s11517-024-03111-1）。

术语表（22 条）

术语	英文	释义
耻骨联合	pubic symphysis (PS)	骨盆前方两块耻骨间的纤维软骨连接，产程超声的关键骨性标志
胎头	fetal head (FH)	超声声窗中的大面积低回声区，AOP 测量的第二结构
进展角	angle of progression (AOP)	耻骨联合长轴与 PS 下缘至胎头轮廓切线的夹角
产程	labor/intrapartum	分娩发作到胎盘娩出的过程；本数据集采集于活跃期场景
经会阴超声	transperineal ultrasound	探头置于会阴部的超声入路，产程测量标准手段
正中矢状面	mid-sagittal	通过身体中轴的矢状切面；AOP 的标准声窗
ISUOG	International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology	国际妇产科超声学会，AOP≥120° 口径出处
MHA	MetaImage	ITK 生态的医学影像格式，头信息+原始数据
SimpleITK	—	ITK 的简化 Python/C++ 封装，读 MHA 的标准库
Dice	Sørensen-Dice coefficient	分割重叠度指标，挑战赛主指标
HD	Hausdorff distance	分割边界最大误差指标
ASD	average surface distance	分割表面平均距离指标
轮间一致性	intra-observer agreement	同一标注者两轮独立标注间的一致性
标注者间一致性	inter-observer agreement	不同标注者对同一数据标注的一致性
SAM-LoRA	—	对 Segment Anything 做低秩适配参数高效微调的方法族
grand-challenge	—	医学影像挑战赛托管平台，本赛事官方站点所在
CodaLab	—	另一挑战赛托管平台，IUGC 2024 所在
JNU-IFM	—	同团队 2022 年前作数据集（51 名孕妇，南方医院）
DOI	Digital Object Identifier	数字对象标识符，数据与论文的永久引用锚
md5	—	文件校验和，下载完整性验证
CC BY 4.0	Creative Commons Attribution 4.0	署名即可用（含商用）的开放许可
类不均衡	class imbalance	类别像素占比悬殊；本数据集 PS:背景 ≈ 1:47

附录

附录 A：条目信息速查卡

项	值
条目名	PSFHS
url_name	psfhs
类型	数据集+质量实验+挑战赛基准（三合一）
论文	Sci Data 2024;11:436（doi 10.1038/s41597-024-03266-4）
团队	暨南大学电子工程系（Bai/Lu 双通讯）+ 珠江医院妇产科中心
规模	1358 张 / 1124 名孕妇（珠江 1045+暨大附一 313）
格式	MHA 双文件夹；PSFHS.zip 132.0 MB（md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e）
许可	CC BY-4.0（主版本）；训练集受限；测试集挑战方分发
挑战赛	MICCAI 2023 FH-PS & AOP；5101 张；冠军综合 0.9418
抓取时点	2026-10-03
库内互链	fetal-planes-db(538)/us-nerve-seg(537)/maternal-ultrasound-nutrition(615)/chest-x-ray-segmentation(601)/chexmask-cxr-segmentation-data(602)/heart-lung-segmentations-data(610)/lung-segment-mimic-cxr(613)/totalsegmentator(422)/medical-decathlon(77)

附录 B：DAIMS 评估全表

维度	评分（1-10）	依据
D 可发现性	8	Sci Data 开放获取+Zenodo DOI+挑战赛官网+两个官方 repo，四路可索引；扣分：一名三指增加检索歧义（坑 1）
A 可获取性	7	主版本 CC BY-4.0 公开直链且体量仅 132 MB；扣分：训练集受限申请、测试集无直链——三层光谱中两层有摩擦
I 可互操作	9	MHA 为 ITK 标准格式，SimpleITK 一行读入；图像-掩码同尺寸同编号零转换；扣分：无 DICOM/NIfTI 备选格式
M 元数据质量	7	论文 Table 1+占比+AOP 统计+伦理+设备齐备；扣分：患者级元数据（逐例孕周/角度）未随包，尺寸无统一口径
S 可持续性	8	Zenodo 平台稳定+DOI 版本化+CC BY-4.0 无使用悬崖；扣分：测试集获取依赖挑战组织方存续
综合评级	7.8/10（良好）	格式与许可双绿灯、体量小上手快；失分集中在患者级元数据与受限层

附录 C：逐项证据链自证

关键数字	来源	位置
1358 张 / 1124 名；1045/1040 与 313/84	数据论文摘要与正文	PMC 全文（PMC11066050）
MHA 格式 / 0/1/2 标签 / image_mha+label_mha	论文 Data Records	PMC 全文
PS 1.78%±0.66% / FH 14.55%±5.73% / 背景 83.66%±6.27%	论文正文统计	PMC 全文
AOP 98.33°±21.11°	论文正文	PMC 全文
轮间 0.8817（0.8502-0.9002）/ 标注者间 0.8750（0.8520-0.8886）	论文 Table 1	PMC 全文
Physician 89.04±0.07/90.02±0.12；Annotator 87.36/88.86；85.20/88.58	论文 Table 1	PMC 全文
2 医师+18 学生；双人独立初标+合并+医师精修	论文 Methods	PMC 全文
投稿线 2023-10-29/2024-04-16/2024-05-02	PMC 页头与投稿历史	PMC11066050
CC BY 4.0（论文）	论文版权声明	PMC 页脚
Zenodo 10969427 V1 2024-04-13；132.0 MB；md5 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e	Zenodo 条目元数据	zenodo.org 实测 2026-10-03
Zenodo 7851339 2023-01-05；4000 例；受限	Zenodo 条目页	zenodo.org 实测 2026-10-03
697.3 GB 页面噪音	Zenodo 7851339 页面解析	抓取存照，弃用
训练集=PSFHS+JNU-IFM 两部分	论文 Usage Notes	PMC 全文
5101=4000+401+700；193/179/top8	挑战报告 arXiv 2409.10980	arXiv 全文
Raphael96 0.924/0.9418；marwankefah 0.935/0.9416；奖金分配	挑战报告	arXiv 2409.10980
ObEye 与 Esaote MyLab；3.5 MHz	论文+挑战报告	PMC/arXiv
作者与机构、通讯标记	PMC 作者块	PMC11066050 逐字核实
RTSeg-Net/PSFHSP-Net DOI	期刊页	doi.org 实测 2026-10-03
互链条目 slug(rid)	库内数据库只读查询	ai_ready_dataset（del_sign=0）

附录 D：双口径登记表

#	冲突点	口径 A	口径 B	本条目处理
1	论文见刊 vs 数据发布	Sci Data 见刊 2024-05-02	Zenodo V1 2024-04-13	并存：数据先行 19 天，正常流程，引用时两个日期各归其位
2	医院数量	数据论文本体 2 家（珠江+暨大附一）	挑战口径 3 家（+南方医院 JNU-IFM）	按语境分开写：本体 2 家、挑战数据族 3 家（坑 6）
3	排行榜第一	冠军 Score 0.9418（Raphael96）	亚军 DICE_ALL 0.935（Team Aloha）	两组指标并报，综合分定名次（坑 5）
4	图像尺寸	原始 MHA 无统一尺寸	HF an-eve 口径 3×256×256	按原生口径写，HF 口径标注为预处理产物（坑 4）
5	数据量	PSFHS.zip 132.0 MB	Zenodo 7851339 页面 697.3 GB	132.0 MB 为准；697.3 GB 判页面噪音弃用（坑 3）
6	JNU-IFM 年份	figshare 2021 上传	Data in Brief 2022 见刊	引用按论文 2022 口径

附录 E：待核清单

#	待核项	当前状态	升级路径
1	挑战训练集 4000 例的 PSFHS:JNU-IFM 配比	两部分构成已官方确认；数字拆分纯推测	联系挑战方或等挑战报告正式版补表
2	MedIA 挑战报告正式 DOI/卷期	仅 PII S1361841524002780 + arXiv 2409.10980	doi.org 轮询 PII 对应正式版
3	Testing Set 1/2 赛后可获取性	无公开直链	关注挑战官网与组织方公告

附录 F：维护计划与触发点

触发事件	维护动作	关联章节
MedIA 正式版上线	补 DOI/卷期，坑 7 降级为已解决	§7.1、坑 7、附录 E
测试集开放直链	更新三层获取光谱与决策树	§6.3、附录 B 的 A 分
训练集配比官方披露	删除「推测」表述，落数字	§5.1、坑 2 相关段
新衍生方法论文入库	扩 §7.4 表	§7.4
IUGC 2024 论文见刊	补后续挑战结果行	§5.6
Zenodo 发布 V2	校验 md5 与行数变化，更新 §6.1	§6.1

附录 G：检索决策树

你在找什么？
├─ 「PSFHS」这个词本身
│   ├─ 想要数据 → Zenodo 10969427（公开 1358 张）
│   ├─ 想要挑战全量 → Zenodo 7851339（受限 4000 例，坑 2）
│   └─ 想要论文 → doi 10.1038/s41597-024-03266-4
├─ 「fetal head segmentation」
│   └─ 注意区分：经腹分类（fetal-planes-db）vs 经会阴分割（本条目）
├─ 「AOP / angle of progression」
│   ├─ 临床定义 → §4.2 + ISUOG 指南
│   └─ 自动测角方法 → 挑战报告 + 官方 repo
├─ 「MICCAI 2023 challenge」
│   └─ ps-fh-aop-2023.grand-challenge.org（排行榜+规则）
└─ 「JNU-IFM」
    └─ figshare 14371652 + Data in Brief 2022 论文

附录 H：PS 类不均衡训练清单（工程速查）

PS 类 1:47 的配比下，按以下清单布置防线：

1. 损失：Dice Loss 或 Focal/Tversky 组合，禁止裸 BCE；PS 类权重上调（起点可设 FH 类的 5-10 倍）。
2. 采样：epoch 内对含 PS 帧过采样，或 patch 采样以 PS 边缘为中心。
3. 评估：DICE_PS 单列汇报；任何只报 DICE_ALL 的结果视为不完整。
4. 划分：按孕妇分组划分训练/验证/测试（§2.1 泄漏警告）。
5. 后处理：PS 是单个连通小结构，可加连通域过滤（保留最大连通域）。
6. 基准线：挑战冠军 DICE_ALL 0.924、亚军 0.935 可作水位参照；人工标注者间 0.8750 是理论参考上界带。

附录 I：加载骨架（Python/SimpleITK）

# pip install SimpleITK numpy
import SimpleITK as sitk

img = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage("PSFHS/image_mha/03744.mha"))
msk = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage("PSFHS/label_mha/03744.mha"))

# img: 灰度超声；msk: 0=背景, 1=耻骨联合(PS), 2=胎头(FH)
# 注意：原始尺寸未统一，逐文件读取；不要假设 3x256x256（坑 4）
# 类别不均衡：PS 像素占比约 1.78%（附录 H 防线清单）
# 患者级划分：珠江人均 1.005 张、暨大附一 3.7 张——按孕妇分组防泄漏（坑 8/§2.1）

附录 J：许可条款细读

资产	条款	衍生/商用	再分发	注意
Zenodo 10969427（1358 张）	CC BY 4.0	允许	允许（署名）	建议同时引数据 DOI+论文 DOI
Sci Data 论文	CC BY 4.0	允许	允许	—
Zenodo 7851339（4000 例）	access-restricted	按 Zende 页面申请条款	未授权勿转	主版本许可不可外推
Testing Set 1/2	挑战方分发	未承诺	未授权勿转	赛后路径未承诺

附录 K：坑点档案（与 §10 对照）

坑	一句话版	首次发现于
坑 1	PSFHS 一名三指，三名字轮着搜	查重阶段
坑 2	7851339 受限 ≠ 10969427 公开	版本链核查
坑 3	697.3 GB 是页面噪音	Zenodo 页面解析
坑 4	3×256×256 是预处理口径	HF an-eve 交叉核对
坑 5	冠军 Dice 低于亚军，综合分反超	排行榜登记
坑 6	医院数量两口径（2 家/3 家）	FACTS 双口径存照
坑 7	挑战报告引用走 arXiv 口径	MedIA PII 核查
坑 8	标签顺序别反；PS 类会悄悄消失	占比统计核对

附录 L：AOP 自动测角计算骨架（从掩码到角度）

以下伪代码展示从分割掩码计算 AOP 的最小几何流程（§4.2 定义的直接实现，取点策略按 §4.5 声明）：

import numpy as np

def compute_aop(mask: np.ndarray) -> float:
    """mask: 2D array, 0=背景 1=PS 2=FH。返回 AOP 角度（度）。"""
    ps = np.argwhere(mask == 1)          # 耻骨联合像素 (row, col)
    fh = np.argwhere(mask == 2)          # 胎头像素
    # 步骤 1：PS 长轴 = PS 像素 PCA 第一主成分方向
    ps_centered = ps - ps.mean(axis=0)
    axis_vec = np.linalg.svd(ps_centered, full_matrices=False)[2][0]

    # 步骤 2：PS 下缘点 = 沿长轴方向最「下」（图像行号增大）的极端点
    proj = ps_centered @ axis_vec
    lower_tip = ps[np.argmax(proj)]      # 取点策略 A：轴端点

    # 步骤 3：切线方向 = 下缘点指向 FH 轮廓最近点（策略 A：最近点；
    # 更稳的变体是对 FH 做凸包后取自下缘点可见的最凸切点）
    dists = np.linalg.norm(fh - lower_tip, axis=1)
    tangent_pt = fh[np.argmin(dists)]
    tangent_vec = tangent_pt - lower_tip

    # 步骤 4：两向量夹角
    cos_t = np.dot(axis_vec, tangent_vec) / (
        np.linalg.norm(axis_vec) * np.linalg.norm(tangent_vec))
    angle = np.degrees(np.arccos(np.clip(cos_t, -1.0, 1.0)))
    return angle

使用注意四条：其一，此骨架取的是「最近点」策略，与官方评估框架的实现可能相差 1-3°（§4.5 级 3 误差），复现排行榜时以官方 repo 为准；其二，PS 若被声影截断，下缘点会偏移，先做连通域完整性检查；其三，角度对下缘点噪声敏感，可对 PS 边缘先做亚像素平滑；其四，本骨架仅演示几何，未处理多连通域等脏掩码情形。

附录 M：训练管线最小复现清单

按顺序勾选的工程清单，从零到第一条可汇报结果：

1. 下载与校验：Zenodo 10969427 → PSFHS.zip → md5 对 86fe4e0556179c7b7d23e78ff0126e0e → 解压核对 1358 对文件（编号 03744-05101 连续无缺）。
2. 读取抽查：随机抽 5 对 image/label，SimpleITK 读入，确认形状一致、标签值域 ⊆ {0,1,2}。
3. 占比普查：全集扫描 PS/FH 占比，与论文口径（1.78%±0.66% / 14.55%±5.73%）对表——偏差大说明读错了通道或缩放。
4. 孕妇级划分：按 §2.1 做患者级 train/val/test 划分（无逐例患者 ID 时，以编号区间近似并声明局限；珠江段/暨大附一段的边界需向作者确认）。
5. 基线模型：U-Net 级网络 + Dice Loss（PS 类加权）+ 附录 H 清单防线。
6. 汇报口径：同时报 DICE_PS / DICE_FH / DICE_ALL 三行，对照水位——人工标注者间 0.8750、挑战冠军 0.924、亚军 0.935。
7. （可选）测角：附录 L 骨架计算 AOP，报告平均绝对角度误差，与挑战报告口径对照。

附录 N：质量问题排查表

症状	高概率原因	处置
总 Dice 0.95+ 但 DICE_PS ≈ 0	PS 类被吞（类不均衡）	附录 H 第 1-2 条；评估必须单列 PS（坑 8）
验证集分数异常高于文献水位	患者级泄漏（同孕妇多帧跨集）	检查划分是否按孕妇分组（§2.1）
读图形状与预期 3×256×256 不符	你对的是原生 MHA，256 口径是 HF 预处理	以逐文件读取为准（坑 4）
md5 校验失败	下载不完整或拿错文件（7851339 vs 10969427）	重下；核对 Zenodo 编号（坑 2）
AOP 计算结果系统性偏 2-3°	取点策略与官方不同	固定策略并声明；对齐官方评估框架（§4.5）
掩码出现 0/1/2 之外的值	通道/数据类型读错	检查 MHA 头信息与 GetArrayFromImage 顺序
训练损失不降	未归一化或窗宽处理不当	超声灰度先做标准化；检查是否有 padding 值混入

附录 O：挑战赛获奖登记表

名次	队伍/联络人	方法要点	奖金
1	Raphael96（Köhler & Stock）	方法细节见官方 repo	3000 RMB
2	marwankefah / Team Aloha（Elbatel 等）	SAM-LoRA 参数高效微调	2000 RMB
3	Qiu	见官方 repo	1000 RMB
4-7	—（见挑战报告）	—	各 500 RMB

登记说明：前三名联络人名与奖金额出自挑战报告（arXiv 2409.10980）；4-7 名队伍全名单未随抓取材料完整披露，以官方排行榜页为准。登记此表的目的：其一，奖金结构（递减+宽尾）是赛事组织样本；其二，方法归属（谁做了 SAM-LoRA）在二手转述中常被张冠李戴，引用时以本表核对。

附录 P：PSFHS 与库内 panda-plus 标注流水线对照

同为「学生劳动+专家判断」模式在两个模态的落地，逐项对照：

维度	PSFHS（超声）	panda-plus（病理 WSI）
团队	2 医师 + 18 学生	学生 + 高年级复核 + 单专家终审
初标粒度	双人独立（强制分歧显性化）	单人初注（依赖复核层纠偏）
中间产物	合并版（存在但不公开）	复核批注（未公开）
一致性报告	Table 1：双人双轮，Dice+CI	κ/PABAK/QWK 多指标
标注对象	1358 张单切面灰度图	546 张 gigapixel WSI
单位成本痛点	专家时间稀缺（产房场景）	专家时间稀缺（单张 1-2 小时）
解决思路	医师只精修合并版分歧区	流水线把专家压到 10-15 分钟/张
共同教训	小目标/易混区是质量崩坏首发地	高级别区是标签错误高发区

对照的迁移价值：两套流水线在「专家时间再分配」上一致（专家只做终审/精修），在「分歧处理」上分野（PSFHS 靠双人独立+合并，panda-plus 靠逐层复核）——设计标注方案时可在两者间按标注员预算与任务分歧率选择。

附录 Q：数据卡（Dataset Card）骨架

供直接搬运到模型卡/数据卡的标准段落：

• 数据集名称：PSFHS（Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation）。
• 版本与 DOI：Zenodo 10969427 V1（2024-04-13）。
• 模态与规模：分娩期经会阴超声 mid-sagittal；1358 张图像-掩码对，1124 名孕妇。
• 标签体系：0=背景，1=耻骨联合，2=胎头；MHA 格式。
• 采集：便携超声，3.5 MHz 凸阵探头；ObEye 与 Esaote MyLab；中国广州两院。
• 标注协议：双人独立初标→合并→医师精修；轮间 Dice 0.8817，标注者间 0.8750。
• 许可：CC BY-4.0（主版本）。
• 已知局限：PS 类 1.78% 极不均衡；无逐例元数据；单国两设备单切面；挑战训练集/测试集受限。
• 适用场景：PS/FH 分割、AOP 自动测量、小目标超声分割方法评测。
• 禁用/慎用场景：跨人群泛化结论（无代表性保证）；产程诊断决策（未经监管级验证）。

附录 R：引用格式（BibTeX）

@article{psfhs2024,
  title   = {PSFHS: Intrapartum ultrasound image dataset for AI-based
             segmentation of pubic symphysis and fetal head},
  author  = {Chen, Gaowen and Bai, Jieyun and Ou, Zhanhong and
             Lu, Yaosheng and Wang, Huijin},
  journal = {Scientific Data},
  volume  = {11},
  pages   = {436},
  year    = {2024},
  doi     = {10.1038/s41597-024-03266-4},
  note    = {PMID: 38698003, PMCID: PMC11066050}
}

@dataset{psfhs_data2024,
  title       = {Dataset of The Pubic Symphysis and Fetal Head Segmentation
                 from Intrapartum Ultrasound Images},
  year        = {2024},
  publisher   = {Zenodo},
  doi         = {10.5281/zenodo.10969427},
  url         = {https://doi.org/10.5281/zenodo.10969427}
}

@misc{psfhs_challenge2024,
  title  = {FH-PS \& AOP Segmentation Challenge Report},
  author = {{FH-PS \& AOP Challenge Organizers}},
  year   = {2024},
  eprint = {2409.10980},
  archivePrefix = {arXiv},
  note   = {正式版在录 Medical Image Analysis（PII S1361841524002780）}
}

引用提示：BibTeX 作者顺序按 PMC 作者块；挑战报告年份用 arXiv 提交年 2024；正式版 DOI 录入后替换 note 字段（附录 E 待核②）。

附录 S：DAIMS 打分明细

附录 B 的每档评分拆到子项，供复核与重新打分：

D 可发现性（8/10）

• +3 Sci Data 开放获取，PMID/PMCID 双索引。
• +3 Zenodo DOI 独立解析，数据与论文互链。
• +2 挑战赛官网+两个官方 repo 提供第三、第四入口。
• −0 一名三指（坑 1）实际造成的检索损耗已被多入口对冲，不另扣。

A 可获取性（7/10）

• +3 主版本公开直链且 132 MB 低门槛。
• +2 前作 JNU-IFM figshare 独立直链可补位。
• +2 CC BY-4.0 无使用悬崖。
• −2 训练集 4000 例申请制（配比未披露加剧摩擦）。
• −1 测试集无公开路径。

I 可互操作（9/10）

• +4 MHA 为 ITK 原生格式，SimpleITK/ITK-SNAP/Slicer 全兼容。
• +3 图像-掩码同尺寸同编号，零配准成本。
• +2 掩码为单通道整数值，无颜色表解码。
• −1 无 NIfTI/DICOM 备选，跨 PACS 系统需自转。

M 元数据质量（7/10）

• +2 类别占比与 AOP 分布有论文级统计。
• +2 伦理、设备、入组标准齐备。
• +2 版本链（四节点 DOI）清晰可溯。
• +1 Table 1 一致性协议完整。
• −2 患者级元数据缺失。
• −1 尺寸无统一口径。

S 可持续性（8/10）

• +3 Zenodo CERN 级托管，DOI 永久解析。
• +2 CC BY-4.0 保证长期合法可用。
• +2 官方 GitHub 双 repo 存档方法与评估。
• −1 测试集与受限层依赖组织方存续。

附录 T：检索词映射表

针对常见检索词，给出本条目内的最佳落点：

你可能搜的词	本条目落点	备注
PSFHS / Pubic Symphysis-Fetal Head	全条目	一名三指，见坑 1
intrapartum ultrasound dataset	§0、§2.7	「产程超声数据」语境
transperineal ultrasound segmentation	§2.1、§2.7	经会阴是入路关键词
angle of progression / AOP	§4 全节	几何定义在 4.2
fetal head segmentation	§2.3	注意与经腹分类任务区分
MICCAI 2023 challenge	§5	官网 ps-fh-aop-2023
Zenodo 7851339	§6.1、坑 2	受限训练集
Zenodo 10969427	§6.1、§6.6	公开主版本
JNU-IFM	§2.6、§6.1	前作数据集
SAM-LoRA ultrasound	§5.4	亚军方法
公耻骨联合分割（中文检索）	全条目	术语首现处标有英文
胎头分割数据集	§1、§2	中文语境入口

附录 U：从掩码到产房：落地差距清单

把「PSFHS 上训出的模型」变成「产房可用的测角工具」，中间隔着五级台阶（供工程规划者对标）：

1. 声窗质控模块：模型假设输入即合格 mid-sagittal 声窗；真实探头操作需要前置的切面识别与质量提示（PSFHS 无负样本可训）。
2. 实时化：产房流程要求秒级反馈；1358 张单帧数据不支撑视频模型训练，需库外数据或域适应。
3. 角度不确定性输出：临床工具应报「95°±5°」而非点值——把分割不确定性传播到角度（附录 L 几何链）是可行路径，但挑战赛与论文都未给出该层协议。
4. 多中心验证：两院两机样本不足以支撑上市级多中心声明；需前瞻采集。
5. 法规路径：产程辅助决策软件在多数法域按医疗器械管理；数据集许可（CC BY-4.0）不构成任何临床用途授权（§6.8）。

这五级台阶同时回答了一个常见的问题：「为什么排行榜 0.94 的模型还没有进产房」——模型只是第一级台阶。

附录 V：本条目与库内条目的引用优先级

按使用场景给出互链条目的引用优先级（全部 slug(rid) 已经数据库核实）：

• 写产科超声综述：优先 fetal-planes-db(538)（经腹分类）、maternal-ultrasound-nutrition(615)（孕期母体）、psfhs（产程分割）——三篇覆盖「筛查-母体-产程」三段叙事。
• 写超声分割方法论文：优先 us-nerve-seg(537)（同任务形态）+ psfhs——前者是 Kaggle 时代基线，后者是 MICCAI 挑战基线，两代基准可写出时间轴。
• 写掩码数据工程：psfhs 与 chest-x-ray-segmentation(601)、chexmask-cxr-segmentation-data(602)、heart-lung-segmentations-data(610)、lung-segment-mimic-cxr(613) 对照「掩码直存 vs 叠加渲染」两条工艺线。
• 写大基准综述：totalsegmentator(422)、medical-decathlon(77) 为主锚，psfhs 作为「单任务深耕型」对照组。

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