多器官腹部CT参考标准分割数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.1169360

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据集大小约 12.1 MB。

数据说明

腹部CT上的DenseVNet多器官分割 本数据集包含与IEEE Transactions on Medical Imaging论文“Automatic Multi-organ Segmentation on Abdominal CT with Dense V-networks” [1]一同公开的多器官腹部CT参考分割。数据包括90幅腹部CT图像的参考分割，描绘了多个器官：脾脏、左肾、胆囊、食管、肝脏、胃、胰腺和十二指肠。腹部CT图像及部分参考分割来源于两个数据集：The Cancer Image Archive (TCIA) Pancreas-CT数据集[2-4]和Beyond the Cranial Vault (BTCV) Abdomen数据集[5-6]。Pancreas-CT数据集包含在美国国立卫生研究院临床中心获取的腹部CT，来自肾切除术前健康肾脏捐赠者或既无重大腹部病理也无胰腺癌病变的患者。该数据集包含胰腺分割；图像由一名医学生逐层手动标注，并由一位经验丰富的放射科医生验证/修改。

BTCV数据集包含在范德堡大学医学中心采集的腹部CT，来自转移性肝癌患者或术后腹壁疝患者。该数据集包含脾脏、左右肾脏、胆囊、食管、肝脏、胃、主动脉、下腔静脉、门静脉和脾静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺的分割；图像由两名经验丰富的本科生手动标注，并由一名放射科医生使用MIPAV软件在容积基础上进行验证。原始数据集中不存在的分割由一名图像研究研究员在拥有8年胃肠道CT和MRI图像解读经验的委员会认证放射科医生监督下，使用Matlab 2015b和ITK-SNAP 3.2进行交互式完成。原始数据集中存在的分割

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。