MISGRA：脑膜瘤影像与空间标注报告数据集

Name: MISGRA：脑膜瘤影像与空间标注报告数据集
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: King's Data Access Agreement

MISGRA 是来自英国伦敦 King's College Hospital 的 103 例脑膜瘤患者的多模态纵向数据集，包含脑部 MRI 扫描、去标识化放射学报告和专家空间标注

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2026-09-11 更新

医学影像关键点标注brain tumour surgeryMRImeningiomaradiologyradiology reportsspatial annotationslongitudinalmulti-modalgrounded report annotations

MISGRA: Meningioma Imaging with Spatially Grounded Report Annotations

基本信息

模态

医学影像

任务类型

关键点标注

许可

King's Data Access Agreement

创建/更新时间

2026-09-11

版本

资源简介

MISGRA：脑膜瘤影像与空间标注报告数据集

MISGRA: Meningioma Imaging with Spatially Grounded Report Annotations

MISGRA 是来自英国伦敦 King's College Hospital 的 103 例脑膜瘤患者的多模态纵向数据集，包含脑部 MRI 扫描、去标识化放射学报告和专家空间标注。数据集将报告中的发现定位到 3D MRI 解剖位置，标注由五名资深神经外科住院医师使用自定义 3D Slicer 扩展完成，形式包括点、边界框和测量线。数据覆盖 433 次扫描会话、1,199 个 MRI 体积和 2,772 条专家标注，MRI 序列含 ceT1、T1、T2、FLAIR，可用于影像与文本对齐、病灶定位及相关研究（来源 figshare，King's Data Access Agreement 许可）。

【数据集背景】

项目资助方：EPSRC Centre for Doctoral Training in Smart Medical Imaging at King's College London and Imperial College London。源站首次发布：2026-09-11。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：MISGRA 是一个多模态、纵向数据集，包含脑部 MRI 扫描、去标识化放射学报告和专家空间标注，来自英国伦敦 King's College Hospital 诊断为脑膜瘤的 103 名患者。该数据集在 3D MRI 体积上提供放射学报告发现的空间定位，将临床文本描述与其解剖位置关联。标注由五名资深神经外科住院医师使用自定义 3D Slicer 扩展创建。标注包括点、边界框和测量线。数据集概览——患者：103——扫描会话：433——MRI 体积总数：1,199——放射学报告：433——专家标注：2,772——MRI 序列：ceT1、T1、T2、FLAIR——每位患者的会话数（均值 +/- 标准差）：4.20 +/- 3.08——有多次会话的患者：82（79.6%）——首次扫描时年龄——中位数（IQR）：57（44-70）岁——性别（女/男）：73（70.9%）/ 30（29

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI：10.18742/33263757.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Central nervous system、Cancer diagnosis、Solid tumours、Biomedical imaging、Natural language processing。主题标签：brain tumour surgery、MRI、meningioma、radiology、radiology reports、spatial annotations、longitudinal、multi-modal、grounded report annotations。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Central nervous system、Cancer diagnosis、Solid tumours、Biomedical imaging、Natural language processing。

【获取与许可】

源站页面：https://kcl.figshare.com/articles/dataset/_b_MISGRA_b_b_Meningioma_Imaging_with_Spatially_Grounded_Report_Annotations_b_/33263757

使用许可：King's Data Access Agreement（https://www.kcl.ac.uk/researchsupport/assets/DataAccessAgreement-Description.pdf）。

规范引用：Garcia-Foncillas Macias, Lorena; Vercauteren, Tom; Shapey, Jonathan (2026). MISGRA: Meningioma Imaging with Spatially Grounded Report Annotations. King's College London. Dataset

原始链接

https://kcl.figshare.com/articles/dataset/_b_MISGRA_b_b_Meningioma_Imaging_with_Spatially_Grounded_Report_Annotations_b_/33263757

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使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：<b>MISGRA: </b><b>Meningioma Imaging with Spatially Grounded Report Annotations</b>
DOI：10.18742/33263757.v1
发布日期：2026-09-11
源站页面：https://kcl.figshare.com/articles/dataset/_b_MISGRA_b_b_Meningioma_Imaging_with_Spatially_Grounded_Report_Annotations_b_/33263757

源站：https://kcl.figshare.com/articles/dataset/_b_MISGRA_b_b_Meningioma_Imaging_with_Spatially_Grounded_Report_Annotations_b_/33263757

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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。

数据说明

MISGRA是一个多模态纵向数据集，包含来自英国伦敦国王学院医院103名确诊脑膜瘤患者的脑部MRI扫描、去标识化放射学报告以及专家空间标注。
该数据集在3D MRI体积上提供了放射学报告发现的空间定位，将临床文本描述与其解剖位置相关联。标注由五名资深神经外科住院医师使用定制的3D Slicer扩展完成。标注包括点、边界框和测量线。
数据集概览

患者：103
扫描会话：433
MRI体积总数：1，199
放射学报告：433
专家标注：2，772
MRI序列：ceT1、T1、T2、FLAIR
每位患者的会话数（均值 +/- 标准差）：4.20 +/- 3.08
具有多次会话的患者：82（79.6%）
首次扫描时年龄 - 中位数（IQR）：57（44-70）岁
性别（女性 / 男性）：73（70.9%）/ 30（29.1%）
数据描述
MRI体积
格式：NIfTI（.nii.gz）
序列：对比增强T1加权（ceT1）、T1加权（T1）、T2加权（T2）和FLAIR
处理：使用dcm2niix从DICOM转换；进行去脸处理以去除可识别的面部特征，同时保留脑组织
命名规范：sub-{ID}_ses-{NN}_{sequence}.nii.gz
当同一会话内存在同一模态的多次扫描时，根据脑覆盖范围、空间分辨率、方向和物理覆盖体积选择单个代表性体积。

放射学报告

格式：纯文本（.txt）
内容：去标识化的自由文本临床放射学报告，每次会话一份
去标识化：使用基于spaCy的NER模型检测人名，并替换为合成替代名
命名规范：sub-{ID}_ses-{NN}_report.txt
专家标注
格式：3D Slicer标记JSON
内容：将放射学报告发现与MRI上的3D坐标关联的空间标注
坐标系：LPS（左-后-上）
命名规范：{type}_{index}.json（例如，point_1.json、roi_2.json、line_3.json）
每个标注文件包含标记坐标和一个自由文本描述字段，逐字保留放射学报告中的发现。元数据文件
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