Fairboard：医疗模型公平性评估的定量框架
包含18个脑肿瘤分割模型在648例胶质瘤患者上的推理结果和性能指标，用于医疗模型公平性评估。
基本信息
资源简介
Fairboard：医疗模型公平性评估的定量框架
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Fairboard: a quantitative framework for equity assessment of healthcare models》。源站首次发布：2026-03-24。
【数据内容】
源站原始描述：# Model inferences for "Fairboard: a quantitative framework for equity assessment of healthcare models" This dataset contains the complete set of brain tumour segmentation inferences (NIfTI volumes) and voxel-wise performance metrics (CSV) for 18 open-source segmentation models evaluated across 648 glioma patients from two independent datasets: UCSF-PDGM (n = 501) and UPENN-GBM (n = 147), totalling 11,664 model inferences. These data underpin all analyses reported in Ruffle et al., "Fairboard: a…
文件 README.md 为文本内容，开头为：# Supplementary Data: Model Inferences Segmentation inferences (NIfTI volumes) and performance metrics (CSV) for all 648 patient cases from all 18 models (n =…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 266.00 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.19207798。
【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://zenodo.org/records/19207798
使用许可：cc-by-4.0。
规范引用：Fairboard: a quantitative framework for equity assessment of healthcare models
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-03-27，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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.19207798
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数据集大小约 270.0 MB。
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