医学图像数据集：Synapse腹部CT与ACDC心脏MRI分割
Synapse数据集：Synapse数据集是一个源自腹部CT扫描的医学图像分割数据集，包含肝脏、肾脏、脾脏和胰腺等多个器官的标注
基本信息
资源简介
医学图像数据集：Synapse腹部CT与ACDC心脏MRI分割
Medical_Image_Datasets 是一个医学图像数据集资源，由 yaqi song 发布，机构为 IEEE DataPort，发布时间为 2025 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。该数据集汇集了 Synapse 数据集与 ACDC 心脏 MRI 分割数据集两类医学图像分割资源。Synapse 数据集源自腹部 CT 扫描，包含肝脏、肾脏、脾脏和胰腺等多个器官的标注，常用于自动医学图像分割算法研究，支持多器官分割任务，具有高质量的像素级标签和多样的扫描样本。ACDC 数据集基于心脏 MRI，覆盖正常心脏及多种心脏疾病，如扩张型心肌病和肥厚型心肌病，并提供左心室、右心室和心肌等不同心脏结构的分割标注，是心脏功能分析与疾病诊断研究的重要资源。
【数据集背景】
该数据集面向医学图像分割研究，整合了腹部 CT 与心脏 MRI 两类模态的分割数据。Synapse 数据集源自腹部 CT 扫描，包含多个器官的标注，广泛用于自动医学图像分割算法研究，支持多器官分割任务。ACDC 数据集则基于心脏 MRI，覆盖正常心脏和多种心脏疾病，包括扩张型心肌病和肥厚型心肌病，为心脏功能分析与疾病诊断研究提供重要资源。本站将其分类为循环系统疾病 / 其他，来源站为 doi.org。
【数据内容】
Synapse 数据集包含肝脏、肾脏、脾脏和胰腺等多个器官的标注，具有高质量的像素级标签和多样的扫描样本。ACDC 数据集提供不同心脏结构的分割标注，包括左心室、右心室和心肌。两类数据均以分割标注为核心内容，分别对应腹部多器官和心脏结构的分割任务。
【采集与来源】
Synapse 数据集源自腹部 CT 扫描。ACDC 数据集基于心脏 MRI，覆盖正常心脏及多种心脏疾病，如扩张型心肌病和肥厚型心肌病。数据集的来源站为 doi.org，作者为 yaqi song，机构为 IEEE DataPort，发布时间为 2025 年。其他采集细节源站未提供。
【适用场景】
Synapse 数据集广泛用于自动医学图像分割算法研究，支持多器官分割任务。ACDC 数据集是心脏功能分析与疾病诊断研究的重要资源，适用于心脏结构分割相关研究。整体而言，该数据集适用于医学图像分割算法的研究、多器官分割任务以及心脏功能分析与疾病诊断研究等场景。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
Synapse 数据集具有高质量的像素级标签和多样的扫描样本。ACDC 数据集覆盖正常心脏和多种心脏疾病，并提供不同心脏结构的分割标注。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。作者为 yaqi song，机构为 IEEE DataPort，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org。其他引用要求源站未提供。
下载信息
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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。
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。
免登录有偿下载
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.21227/6swr-ax44
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
“Synapse数据集 Synapse数据集是一个源自腹部CT扫描的医学图像分割数据集，包含了对肝脏、肾脏、脾脏和胰腺等多个器官的标注。该数据集广泛应用于自动医学图像分割算法的研究中，支持多器官分割任务，并具备高质量的像素级标签及多样化的扫描样本。ACDC心脏MRI分割数据集ACDC（自动心脏诊断挑战）数据集是一个基于心脏MRI的分割数据集，涵盖了正常心脏及多种心脏疾病（如扩张型心肌病和肥厚型心肌病）。该数据集提供了不同心脏结构（如左心室、右心室和心肌）的分割标注，是心脏功能分析与疾病诊断研究的重要资源。”
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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