CMRxMotion2026：心脏MRI真实世界运动校正挑战数据集
CMRxMotion2026：促进心脏MRI中的真实世界运动校正 挑战赛组织 标题 CMRxMotion2026：促进心脏MRI中的真实世界运动校正 挑战赛缩写 CMRxMotion2026 挑战赛新颖性 运动伪影是心脏MRI图像质量下降的主要原因，常导致误诊或重复扫描
基本信息
资源简介
CMRxMotion2026：心脏MRI真实世界运动校正挑战数据集
CMRxMotion2026 是一个面向心脏磁共振成像（Cardiac MRI）运动校正的公开挑战赛数据集，英文全称为 CMRxMotion2026，在相关分类中归属于循环系统疾病下的其他类别，来源平台为 synapse.org。该数据集的核心目标在于促进真实世界场景下心脏 MRI 运动伪影的评估与校正研究。运动伪影是导致心脏 MRI 图像质量下降的主要原因，常常引发误诊或需要重复扫描，因此该挑战赛希望通过大规模、综合性的评估方式，推动通用且公平的运动评估与校正算法的发展。CMRxMotion2026 的独特之处在于聚焦真实世界运动伪影问题，并提供前瞻性采集与模拟生成的运动受损图像用于评估。
【数据集背景】
心脏磁共振成像在临床诊断中具有重要价值，但运动伪影始终是影响图像质量的关键难题。由于心脏持续跳动以及呼吸运动的存在，成像过程中极易产生模糊、重影等伪影，进而干扰医生对图像的判读，甚至导致误诊或迫使患者接受重复扫描。为应对这一挑战，CMRxMotion2026 挑战赛被组织设立，其标题为“促进心脏MRI中的真实世界运动校正”，挑战赛缩写同样为 CMRxMotion2026。该挑战赛强调其新颖性在于大规模和综合性的评估设计，旨在推动可泛化且公平的运动评估与校正算法的发展，从而服务于真实临床环境中的心脏 MRI 运动伪影问题。
【数据内容】
根据源站描述，CMRxMotion2026 提供前瞻性采集的运动受损图像以及模拟生成的运动受损图像，用于评估。这些数据被用于运动伪影评估与校正的基准测试。源站描述中提及“Both prospective collected and simulated motion-corrupted images and will be provided for evaluation on the clinicall”，但该句在源站描述中被截断，因此关于数据的具体规模、图像数量、格式、标注信息等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 synapse.org 平台。源站描述提到数据包含前瞻性采集的图像和模拟生成的图像，但关于采集中心、设备型号、采集参数、患者人群、模拟方法等具体采集与来源信息，源站未提供。
【适用场景】
CMRxMotion2026 适用于心脏 MRI 运动伪影的评估与校正研究。其目标是促进通用且公平的运动评估与校正算法的发展，并聚焦于真实世界运动伪影问题。该挑战赛通过提供前瞻性采集和模拟生成的运动受损图像，为算法开发与基准测试提供支持。关于具体的临床应用场景、适用疾病范围或使用限制，源站未提供。
【使用方法】
源站描述指出，提供的数据将用于评估，并作为运动伪影评估与校正的基准。但关于具体的使用方式、评估流程、提交格式、评价指标、参与方式等操作细节，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述强调该挑战赛注重大规模和综合性评估，旨在推动可泛化且公平的算法发展。然而，关于数据集的质量控制措施、标注准确性、样本代表性、潜在偏差或使用限制等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或版权信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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://synapse.org/Synapse:syn64545472
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:
数据说明
CMRxMotion2026：促进心脏MRI中的真实世界运动校正
挑战赛组织
标题 CMRxMotion2026：促进心脏MRI中的真实世界运动校正
挑战赛缩写 CMRxMotion2026
挑战赛创新点
运动伪影是心脏MRI图像质量下降的主要原因，常导致误诊或重复扫描。为解决运动伪影问题，我们的挑战赛通过大规模和全面的评估而脱颖而出，旨在促进可泛化且公平的运动评估/校正算法的开发。CMRxMotion2026挑战赛之所以脱颖而出，是因为它通过以下关键创新点，专注于解决心脏MRI中的真实世界运动伪影：
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运动伪影评估与校正基准：前瞻性采集的图像和模拟的运动伪影图像均将提供，用于在临床多样化数据集上进行评估；该挑战赛首次在真实世界场景中建立了全面基准。
多中心、多疾病覆盖：与以往的挑战不同，所提供的数据集涵盖多个中心、扫描仪和患者人群，包含多种心脏疾病。这种大规模覆盖确保了所衍生算法的泛化能力和公平性。3. 逼真的CMR运动：除了前瞻性采集的运动伪影图像外，该挑战还采用先进方法来模拟运动伪影，复现逼真的心脏和呼吸运动模式。这些模拟涵盖多种运动严重程度，这些运动常会损害CMR图像质量，包括模糊、重影和错位。应用场景 本挑战中的任务旨在解决心脏MRI中的关键临床问题：1. 提高诊断准确性：运动伪影校正可提高常规CMR图像质量，从而能够准确评估依从性有限患者的心脏解剖结构和功能，例如那些 w
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。
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