冠状动脉造影SYNTAX评分数据集
包含1,844名患者的冠状动脉造影视频及SYNTAX评分，用于自动评估冠状动脉疾病严重程度的多视角X射线影像数据集。
基本信息
资源简介
冠状动脉造影SYNTAX评分数据集
【一句话概览】
本数据集是 arXiv 公开的影像数据集，主题涵盖 cs.CV、eess.IV，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《arXiv Query: search_query=&id_list=2407.19894v1&start=0&max_results=1》。源站首次发布：2024-07-29。
【数据内容】
源站原始描述：The SYNTAX score has become a widely used measure of coronary disease severity , crucial in selecting the optimal mode of revascularization. This paper introduces a new medical regression and classification problem - automatically estimating SYNTAX score from coronary angiography. Our study presents a comprehensive dataset of 1,844 patients, featuring a balanced distribution of individuals with zero and non-zero scores. This dataset includes a first-of-its-kind, complete coronary angiography sam…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：SYNTAX评分已成为一种广泛使用的冠状动脉疾病严重程度衡量指标，对于选择最佳血运重建方式至关重要。本文介绍了一个新的医学回归与分类问题——从冠状动脉造影中自动估计SYNTAX评分。我们的研究提供了一个包含1,844名患者的综合数据集，其中评分为零和非零的个体分布均衡。该数据集包含首个通过多视角X射线视频采集的完整冠状动脉造影样本，使人们能够从多个视角观察冠状动脉。此外，我们提出了一种新颖的、全自动的端到端方法用于估计SYNTAX。对于如此困难的任务，我们在评分预测中取得了0.51的稳健决定系数R2。
【主题与分类】
主题标签：cs.CV、eess.IV。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://arxiv.org/abs/2407.19894v1
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数据集说明
本数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2407.19894v1
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- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:The SYNTAX score has become a widely used measure of coronary disease severity, crucial in selecting the optimal mode of the revascularization procedure. This paper introduces a new medical regression and classification problem - automatically estimating SYNTAX score from coronary angiography. Our study presents a comprehensive CardioSYNTAX dataset of 3,018 patients for the SYNTAX score estimation and coronary dominance classification. The dataset features a balanced distribution of individuals with zero and non-zero scores. This dataset includes a first-of-its-kind, complete coronary angiography samples captured through a multi-view X-ray video, allowing one to observe coronary arteries from multiple perspectives. Furthermore, we present a novel, fully automatic end-to-end method for estimating the SYNTAX. For such a difficult task, we have achieved a solid coefficient of determination R2 of 0.51 in score value prediction and 77.3% accuracy for zero score classification.
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