LLD-MMRI-MedSAM2
包含498名患者多种肝脏病变的八种MRI序列及分割注释的数据集。
基本信息
资源简介
LLD-MMRI-MedSAM2
【数据集背景】
本数据集源站标题为《wanglab/LLD-MMRI-MedSAM2》。源站首次发布：2025-04-02。
【数据内容】
源站原始描述：# LLD-MMRI-MedSAM2 Dataset ## Authors Jun Ma * 1,2 , Zongxin Yang * 3 , Sumin Kim 2,4,5 , Bihui Chen 2,4,5 , Mohammed Baharoon 2,3,5 , Adibvafa Fallahpour 2,4,5 , Reza Asakereh 4,7 , Hongwei Lyu 4 , Bo Wang † 1,2,4,5,6 * Equal contribution † Corresponding author 1 AI Collaborative Centre, University Health Network, Toronto, Canada 2 Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto, Canada 3 Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Harvard University, Boston, USA 4 Peter…
【数据结构与技术规格】
文件数 996 个，合计 4.83 GB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-segmentation、language:en、size_categories:1K<n<10K、arxiv:2504.03600、arxiv:2504.63609、region:us、medical。
【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://huggingface.co/datasets/wanglab/LLD-MMRI-MedSAM2
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-07-07，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("wanglab/LLD-MMRI-MedSAM2")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/wanglab/LLD-MMRI-MedSAM2
数据说明
LLD-MMRI数据集包含来自498名患者的多种肝脏病变（肝细胞癌、肝内胆管癌、肝转移癌、肝囊肿、肝血管瘤、灶性结节性增生、肝脓肿），每个病变涵盖八种MRI扫描序列（非对比、动脉期、静脉期、延迟期、T2加权成像、扩散加权成像、T1同相、T1反相），共计3984个案例。所有病变通过MedSAM2在人类参与管道中进行了精确分割注释，适用于肝脏病变分割与医学影像分析任务。
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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