MRI与US多模态颈动脉图像

该数据集为颈动脉的多模态医学图像,涵盖MRI与超声(US)两种成像来源,源站描述其用途为多模态图像配准。数据主题属于医学与健康科学领域,本站分类归入肿瘤/副神经节瘤

dataone
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医学影像Medicine, Health and Life Sciences
Multi-modal Carotid Image from MRI and US

基本信息

模态
医学影像
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

MRI与US多模态颈动脉图像

Multi-modal Carotid Image from MRI and US 是一个面向颈动脉的多模态医学图像数据集,同时涵盖磁共振成像(MRI)与超声(US)两种成像来源。该数据集在来源站点的描述中明确其用途为多模态图像配准,主题归属于医学、健康与生命科学领域,在分类上被归入肿瘤/副神经节瘤方向。数据集以知识共享CC0 1.0公共领域贡献许可发布,使用者可在该许可框架下获取与使用。整体而言,该数据集为需要在同一解剖部位上比较、对齐或融合不同成像模态的研究与开发工作提供了图像资源,其核心价值在于颈动脉这一部位的多模态影像组合,而非单一模态的孤立影像集合。

【数据集背景】

颈动脉区域的影像检查在临床与研究中常需要结合多种成像手段,不同模态各自反映不同的组织信息与成像特点。多模态图像配准是医学影像处理中的基础任务之一,其目标是在不同模态图像之间建立空间对应关系,从而支持后续的融合显示、联合分析或定位参考。该数据集正是围绕这一需求而构建,来源站点将其用途直接表述为颈动脉图像的多模态图像配准。数据集在主题上属于医学、健康与生命科学,在分类体系中归入肿瘤/副神经节瘤方向,说明其应用语境与颈部病变相关的影像分析存在关联。

【数据内容】

数据集包含颈动脉的多模态医学图像,成像来源为MRI与超声(US)两类。就模态构成而言,MRI与US在成像原理、图像对比度与空间特性上存在明显差异,二者的组合构成了该数据集多模态属性的基础。关于图像的具体数量、病例数、文件格式、图像尺寸、分辨率、是否包含标注或分割掩膜、是否附带临床信息等细节,源站未提供。因此,本数据集的内容边界应理解为以颈动脉为解剖目标、以MRI与US为模态来源的图像集合,其余具体构成需以实际获取的数据为准。

【采集与来源】

该数据集来源于 search.dataone.org,即其发布与检索入口位于DataONE平台。源站对其的描述为用于多模态图像配准的颈动脉图像。关于采集机构、采集设备型号、采集参数、采集时间与地点、受试者来源与招募方式等信息,源站未提供。数据集的许可信息明确指向CC0 1.0公共领域贡献许可,这一许可安排为其传播与再利用提供了较为宽松的条件。

【适用场景】

基于其模态构成与源站描述,该数据集主要适用于多模态医学图像配准相关的工作,包括配准算法的开发、测试与比较,以及以颈动脉为对象的跨模态图像对齐研究。由于同时包含MRI与US,它也可用于考察不同模态间图像差异对配准精度的影响。在更广泛的意义上,医学、健康与生命科学领域内涉及颈部影像的联合分析、影像融合展示与处理流程验证等任务,也可能将其作为图像素材。需要说明的是,上述场景均围绕配准与影像处理展开,数据集是否适用于诊断、治疗决策或肿瘤/副神经节瘤的具体临床研究,源站未提供相应说明。

【使用方法】

该数据集以CC0 1.0许可发布,使用者可通过来源站点获取数据。关于数据的组织方式、目录结构、文件命名规则、读取方式、配准所需的参考图像与浮动图像划分、以及是否提供配准评价标准或基准结果等信息,源站未提供。使用者在开展配准实验时,需自行依据所获数据的实际组织形式确定读取与预处理流程,并根据研究目的设定配准方案与评价指标。

【质量与限制】

源站未提供关于图像质量、采集标准、数据完整性、样本规模与人群代表性等方面的说明,也未提供数据清洗或质量控制流程的信息。因此,使用者在依赖该数据集得出结论前,应自行评估其图像质量与适用性。此外,数据集分类归入肿瘤/副神经节瘤方向,但源站描述仅提及颈动脉图像与多模态配准用途,二者之间的具体关联、以及数据是否包含相关病变信息,源站未提供,不宜据此推断其临床用途。数据规模与模态配对情况同样缺少说明,可能影响其在统计意义上的可推广性。

【引用与许可】

该数据集以CC0 1.0公共领域贡献许可发布,许可地址为 http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。在该许可下,使用者可对数据进行复制、修改与分发,具体权利义务以许可文本为准。关于数据集的推荐引用格式、作者署名、版本信息与发布年份等,源站未提供。使用者在学术成果中引用该数据集时,应结合来源站点的实际页面信息补充相应著录内容。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A751993b4a7c23af920d3aeffe8fc1670b3747a5c210307da05dc41f5a985e201

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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。

数据说明

Carotid image for multi-modal image registration

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

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