BiElast-CTS：配对B模式与弹性超声数据集含正中神经分割掩膜用于腕管综合征诊断
BiElast-CTS 是一个多模态超声数据集，用于支持腕管综合征（CTS）的检测与分割研究。数据集共包含 147 个手腕，其中 78 个健康对照和 69 个临床确诊 CTS 病例
基本信息
资源简介
BiElast-CTS：配对B模式与弹性超声数据集含正中神经分割掩膜用于腕管综合征诊断
BiElast-CTS: A Paired B-Mode and Elastography Ultrasound Dataset with Median Nerve Segmentation Masks for Carpal Tunnel Syndrome Diagnosis
BiElast-CTS 是一个多模态超声数据集，用于支持腕管综合征（CTS）的检测与分割研究。数据集共包含 147 个手腕，其中 78 个健康对照和 69 个临床确诊 CTS 病例。每个病例提供配对的 B 模式超声图像和剪切波弹性成像图，以及正中神经的像素级分割掩膜、定性图像评估和定量成像生物标志物。图像来自两个医疗中心，采用标准化成像协议采集，并由经验丰富的放射科医生手动标注。数据集还报告了正中神经横截面积（CSA）和平均弹性硬度等关键测量值。该数据集可用于训练和评估机器学习与深度学习模型，以辅助 CTS 诊断和正中神经分割（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-05-18。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：BiElast-CTS 是一个多模态超声数据集，旨在支持腕管综合征（CTS）检测与分割的研究。该数据集共包含 147 个手腕，其中 78 个健康对照和 69 个临床确诊的 CTS 病例。对于每个病例，数据集提供配对的 B 模式超声图像和剪切波弹性成像图，以及正中神经的像素级分割掩膜、定性图像评估和定量成像生物标志物。该数据集是对公开可获取、标注良好的肌肉骨骼超声资源有限这一现状的回应。图像来自两个医疗中心，采用标准化成像协议采集，并由一位经验丰富的放射科医生手动标注。数据集还报告了正中神经横截面积（CSA）和平均弹性硬度等关键测量值，两者均显示出
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 62.78 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32316171.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Diagnostic radiography、Radiology and organ imaging、Artificial intelligence not elsewhere classified、Orthopaedics。主题标签：Database; Carpal tunnel syndrome (CTS)、Ultrasound elastography、B-mode ultrasound、Median nerve imaging、Machine Learning、Deep Learning。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Diagnostic radiography、Radiology and organ imaging、Artificial intelligence not elsewhere classified、Orthopaedics。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_BiElast-CTS_A_Paired_B-Mode_and_Elastography_Ultrasound_Dataset_with_Median_Nerve_Segmentation_Masks_for_Carpal_Tunnel_Syndrome_Diagnosis_b_/32316171
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Mohebbi, Alisa (2026). BiElast-CTS: A Paired B-Mode and Elastography Ultrasound Dataset with Median Nerve Segmentation Masks for Carpal Tunnel Syndrome Diagnosis. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32316171.v1
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- 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:
数据集大小约 62.8 MB。
数据说明
BiElast-CTS是一个多模态超声数据集，旨在支持腕管综合征（CTS）检测与分割的研究。该数据集共包含147个手腕，其中78个健康对照和69个临床确诊的CTS病例。对于每个病例，数据集提供配对的B型超声图像和剪切波弹性成像图，以及正中神经的像素级分割掩膜、定性图像评估和定量成像生物标志物。该数据集旨在应对公开可获取且标注完善的肌肉骨骼超声资源有限的问题。图像来自两个医疗中心，采用标准化成像方案采集，并由一位经验丰富的放射科医生手动标注。该数据集还报告了正中神经横截面积（CSA）和平均弹性硬度等关键测量指标，二者在区分CTS与正常手腕方面均表现出很强的诊断性能。
总体而言，BiElast-CTS为肌肉骨骼超声研究，尤其是腕管综合征（CTS）领域，开发和评估机器学习、影像组学及自动化诊断算法提供了一种高质量、经临床验证的资源。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
