用于颅内动脉瘤检测的头部CTA DICOM图像标注开放数据集
该数据集是一个包含172例头部CTA DICOM医学影像序列的开放数据集，其中包含82例颅内动脉瘤病例和90例对照病例，数据模态包括DICOM格式的影像数据、STL格式的专家标注分割掩码以及CSV格式的详细临床与形态学元数据。数据集主要用于开发和验证人工智能模型在颅内动脉瘤自动检测与分割任务上的性能，同时也可支持计算血流动力学模拟与动脉瘤形态计量学等研究方向，为解决高质量脑血管影像数据短缺问题提供了重要资源。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于颅内动脉瘤检测的开源医学影像数据集，包含172个匿名化的头部计算机断层扫描血管造影（CTA）DICOM序列，其中82例为确诊的颅内动脉瘤病例，90例为无动脉瘤的对照病例。数据来源于三个临床中心，采用连续采样方法收集，涵盖了多种病理形态和尺寸，特别包含了24%难以诊断的粟粒状动脉瘤。数据集提供完整的DICOM图像序列、由神经外科和神经放射学专家进行的手动标注（STL格式分割掩码）以及详细的CSV格式元数据。主要应用于人工智能模型在颅内动脉瘤检测与分割方面的训练、验证与测试，也可用于计算流体动力学模拟血流风险以及动脉瘤形态计量学分析。
下载信息
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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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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15697196
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数据说明
该数据集是一个用于颅内动脉瘤检测的开源医学影像数据集，包含172个匿名化的头部计算机断层扫描血管造影（CTA）DICOM序列，其中82例为确诊的颅内动脉瘤病例，90例为无动脉瘤的对照病例。数据来源于三个临床中心，采用连续采样方法收集，涵盖了多种病理形态和尺寸，特别包含了24%难以诊断的粟粒状动脉瘤。数据集提供完整的DICOM图像序列、由神经外科和神经放射学专家进行的手动标注（STL格式分割掩码）以及详细的CSV格式元数据。主要应用于人工智能模型在颅内动脉瘤检测与分割方面的训练、验证与测试，也可用于计算流体动力学模拟血流风险以及动脉瘤形态计量学分析。
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