主动脉血管树（AVT）CTA 数据集与分割
该数据集包含 56 例 CTA 扫描，主要来自健康主动脉，覆盖主动脉弓及其分支，以及腹主动脉与髂动脉，并提供主动脉及其分支（主动脉血管树）的二值掩膜分割
基本信息
资源简介
主动脉血管树（AVT）CTA 数据集与分割
Aortic Vessel Tree (AVT) CTA Datasets and Segmentations
该数据集包含 56 例 CTA 扫描，主要来自健康主动脉，覆盖主动脉弓及其分支，以及腹主动脉与髂动脉，并提供主动脉及其分支（主动脉血管树）的二值掩膜分割。集合中包含 1 例腹主动脉瘤（AAA）和 5 例主动脉夹层（AD）病例。数据可用于主动脉血管树的自动分割、深度学习模型训练与评估，以及心血管影像相关的计算机视觉研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《AVT: Multicenter aortic vessel tree CTA dataset collection with ground truth segmentation masks》发表于 Data in Brief（2022），DOI：10.1016/j.dib.2022.107801。项目资助方：CAMed (COMET K-Project 871132)。源站首次发布：2022-01-06。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这些数据集包含 56 例 CTA 扫描，主要来自健康主动脉，覆盖主动脉弓及其分支，以及腹主动脉与髂动脉。此外，我们纳入了主动脉及其分支（主动脉血管树）的分割（掩膜），为二值掩膜图像。注意：该集合包含 1 例腹主动脉瘤（AAA）和 5 例主动脉夹层（AD）病例。-如果您在工作中使用这些数据集，请使用以下引用：L. Radl, et al. “Aortic Vessel Tree (AVT) CTA Datasets and Segmentations“. Figshare, 2021. L. Radl, Y. Jin, A. Pepe, J. Li, C. Gsaxner, F. Zhao, J. Egger. “AVT: Multicenter Aortic Vessel Tree CTA Dataset Collection with Ground Truth Segmentation Masks“. Data in Brief (DIB), Elsevier, 107801, 2022. 该集合部分基于其他公共数据集合，适用相应的许可。-这些数据集可以快速
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 6.31 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14806362.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Computer vision、Data models, storage and indexing、Image processing、Knowledge representation and reasoning。主题标签：Aortic Vessel Trees、Segmentations、CTA、Aorta、Branches、aortic dissection、abdominal aortic aneurysm、ground truth、masks、deep learning。本站分类：心血管系统疾病/腹主动脉瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Computer vision、Data models, storage and indexing、Image processing、Knowledge representation and reasoning。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Aortic_Vessel_Tree_AVT_CTA_Datasets_and_Segmentations/14806362
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Radl, Lukas; Jin, Yuan; Pepe, Antonio; Li, Jianning; Gsaxner, Christina; Zhao, Fen-hua; et al. (2022). Aortic Vessel Tree (AVT) CTA Datasets and Segmentations. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14806362
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 6.31 GB。
数据说明
数据集包含56例CTA扫描，主要来自健康主动脉，涵盖主动脉弓及其分支，以及腹主动脉和髂动脉。此外，我们还提供了主动脉及其分支（主动脉血管树）的分割（掩膜），以二值掩膜图像形式呈现。注意：该数据集包含1例腹主动脉瘤（AAA）和5例主动脉夹层（AD）病例。-如果您在研究中使用了这些数据集，请使用以下引用：L. Radl, et al. “Aortic Vessel Tree (AVT) CTA Datasets and Segmentations“. Figshare, 2021. L. Radl, Y. Jin, A. Pepe, J. Li, C. Gsaxner, F. Zhao, J. Egger. “AVT: Multicenter Aortic Vessel Tree CTA Dataset Collection with Ground Truth Segmentation Masks“. Data in Brief (DIB), Elsevier, 107801, 2022. 该数据集部分基于其他公共数据集合构建，适用相应的许可协议。-可使用StudierFenster快速查看这些数据集：www.studierfenster.at AI-guided Therapies (AIT), Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Hospital Essen (UKE), Germany
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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