FairPE

149例CTPA图像,精细标注肺栓塞分割掩膜,用于评估标注质量对分割模型性能的影响。

慕尼黑工业大学; 慕尼黑机器学习中心; 徐州医科大学附属医院·放射科; 苏州大学附属第三医院·放射科; 南京医科大学附属泰州人民医院·放射科慕尼黑工业大学; 慕尼黑机器学习中心; 徐州医科大学附属医院·放射科; 苏州大学附属第三医院·放射科; 南京医科大学附属泰州人民医院·放射科
arXiv
2026-08-25 更新
浏览 55
医学影像肺栓塞医学影像分割
FairPE

基本信息

模态
医学影像
大小
0.010041 GB
创建/更新时间
2026-08-25

资源简介

FairPE是由慕尼黑工业大学等机构构建的肺栓塞分割基准数据集,用于量化标注质量对模型评估的影响。该数据集包含149例CTPA图像,来自CADPE、FUMPE和READ三个公开数据集,经过统一协议重新标注,包括精细的肺栓塞分割掩膜。数据创建过程包括系统筛选、初级标注者按协议标注,由资深放射科医生审查修订,并进行了多标注者一致性验证。该数据集旨在解决现有标注不一致问题,提供人类参考评估框架,支撑肺栓塞自动分割的公平比较。

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/iblueer777/PEbench.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/iblueer777/PEbench/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

▶️ Usage

python pre_totalseg.py \
    -i /path/to/raw_data \
    -o /path/to/nnUNet_raw \
    dataset_name Dataset080_3DPECT \
    margin 10 \
    -n 4
Flag Required Default Description
-i, input ✅ – Root directory of raw .nii/.nii.gz + .nrrd files
-o, output ✅ – Output root directory (nnUNet_raw)
dataset_name ✅ – Dataset folder name, e.g. Dataset080_3DPECT
margin ❌ 10 Voxel margin added around the lung bounding box
-n, n_processes ❌ 4 Parallel worker processes

[!TIP]
The script processes one sample first as a smoke test, then asks for confirmation before batch-processing the rest. Cases with bad/mismatched files are skipped and reported rather than aborting the run; re-running skips cases already done. ♻️

📁 Output

<output>/<dataset_name>/
├── imagesTr/
├── labelsTr/
├── crop_info.json
└── dataset.json

⏭️ Next steps

python create_splits.py -d <output>/<dataset_name> folds 5
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d <DATASET_ID> verify_dataset_integrity

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。

完整仓库:github.com/iblueer777/PEbench

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