AbdomenCT-1K腹部CT数据集
AbdomenCT-1K 数据集包含与静脉动脉瘤相关的图像资料，可用于图像分割、特征提取、风险建模和公开基准验证，适合疾病数据集检索、临床研究和算法开发。
基本信息
模态
图像
数据量
1000
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2022-01-01
资源简介
1000例腹部CT多器官分割数据，可用于静脉动脉瘤影像解剖定位和模型预训练。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
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）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/JunMa11/AbdomenCT-1K.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/JunMa11/AbdomenCT-1K/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
AbdomenCT-1K (Download)
This is the official repository of “AbdomenCT-1K: Is Abdominal Organ Segmentation A Solved Problem?”.
In this work,
- we collect a large and diverse abdominal CT organ segmentation dataset with 1000+ CT scans by augmenting the existing single organ datasets[1-6] with four abdominal organs, including liver, kidney, spleen, and pancreas.
- we conduct a large-scale study for liver, kidney, spleen, and pancreas segmentation and reveal the unsolved segmentation problems of the SOTA methods, such as the
limited generalization ability on distinct medical centers, phases, and unseen diseases. - we further build four organ segmentation benchmarks for fully supervised, semi-supervised, weakly supervised, and continual learning, which are currently challenging and active research topics.
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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