AMPLIFAI
AMPLIFAI是一个多期腹部CT数据集，包含590例病例，由放射科医师标注LI-RADS类别和病变分割掩码，用于肝癌AI诊断的标准化基准。
基本信息
资源简介
AMPLIFAI是一个多期腹部CT数据集，由马里兰大学健康计算研究所等机构合作创建，旨在为基于LI-RADS标准的肝癌病变AI表征提供标准化基准。该数据集包含590例来自四个公开数据集的病例，涵盖非对比、动脉期、门静脉期和延迟期等相位的CT影像。数据由五位认证放射科医师和一位住院医师进行标注，提供LI-RADS类别（LR-1至LR-5、LR-TIV、LR-M）、病变大小以及三个主要成像特征（非环形动脉期高增强、非周边廓清和增强包膜）的体素级分割掩码。该数据集主要应用于医学影像AI领域，旨在解决缺乏公开的高质量LI-RADS标注数据的问题，推动肝癌早期诊断模型的开发。
下载信息
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使用方式
数据集说明
AMPLIFAI 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2608.14778v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Hepatocellular carcinoma (HCC) is the third leading cause of cancer-related mortality worldwide, with early detection improving survival from <20% to >70%. The standardized Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) criteria provide an imaging-based diagnostic framework to evaluate liver lesions for HCC, serving as a foundation for automating HCC detection with artificial intelligence (AI). However, the lack of large, publicly available datasets with high-quality annotations has limited the development and evaluation of AI models for automated LI-RADS assessment. We introduce AMPLIFAI dataset, the first public dataset of 590 multiphase abdominal CT studies annotated with LI-RADS categories, lesion size, and voxel-level segmentations for three major LI-RADS features: arterial phase hyperenhancement, washout, and enhancing capsule. The dataset was curated and harmonized from four public datasets and augmented with expert annotations from five board-certified radiologists and one resident. Following the Datasheets for Datasets format, this paper details the dataset's composition, curation and harmonization process, and annotation workflow to support transparent, reproducible research in medical imaging AI.
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