Ar-PlaqSegm1：首个用于动脉粥样硬化斑块分割的阿根廷B-mode超声图像数据库

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/8srkpz52dy.2

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 111.3 MB。

数据说明

这是一个阿根廷B模式超声图像数据库，旨在实现动脉粥样硬化斑块的自动分割。该数据库旨在通过提供一组代表真实临床场景的图像，促进可重复性和协作研究，特别是在深度学习领域。该数据库由541对超声图像组成（每幅图像尺寸为800x800像素）。每幅图像均配有相应的二值分割掩膜，并已由医学专家验证。这些图像对被分为测试集（48对，9%）和训练集（493对，91%）。该数据集的关键特征是其多样性，旨在克服其他数据集中存在的局限性：内容：201对图像未见明显斑块，而340对图像显示存在一个或多个斑块。大小和位置：图像尺寸较大，并包含存在多个斑块以及斑块非中心位置的情况。格式：预处理流程的最终输出提供单色输入图像和二值输出图像（掩膜），均为800x800像素。

方法与方案 本研究方案已获得科尔多瓦国立大学机构独立伦理委员会（IIEC）和Rusculleda基金会的批准。图像由两位在斑块手动勾画方面经验丰富的医生在阿根廷科尔多瓦的Centro Privado Blossom DMO采集。研究纳入了一个中年至老年队列（57%男性，43%女性），这些参与者在初级和二级预防背景下均表现出轻度、中度或重度动脉粥样硬化。参与者的临床特征包括：35%的病例患有高血压（平均血压约124/72 mmHg），27%患有高胆固醇血症（整体血脂异常率高达84.6%），14%患有糖尿病（平均HbA1c：5.8–6.1%）。肾功能存在差异，估算肾小球滤过率（eGFR）范围为20至100。此外，该队列还

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。