BiElast-CTS 腕管综合征多模态超声数据集

BiElast-CTS 是一个面向腕管综合征(CTS)检测与分割研究的多模态超声数据集,共包含 147 个腕部样本,其中健康对照 78 例、临床确诊 CTS 69 例

Alisa MohebbiAlisa Mohebbi
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2026-05-18 更新
浏览 3
医学影像图像分割imagecomputer sciencemedicine
BiElast-CTS

基本信息

模态
医学影像
大小
0.18240792 GB
任务类型
图像分割
许可
CC BY-NC-SA 4.0
创建/更新时间
2026-05-18
版本
v1

资源简介

BiElast-CTS 腕管综合征多模态超声数据集

BiElast-CTS

BiElast-CTS 是一个面向腕管综合征(CTS)检测与分割研究的多模态超声数据集,共包含 147 个腕部样本,其中健康对照 78 例、临床确诊 CTS 69 例。每个病例提供配对的 B-mode 超声图像与剪切波弹性成像图,以及正中神经的像素级分割掩膜、定性图像评估和定量影像生物标志物。数据来自两个医疗中心,采用标准化成像协议采集,并由经验丰富的放射科医生手工标注,同时报告了正中神经横截面积(CSA)和平均弹性硬度等关键测量值,可用于 CTS 的检测、分割及相关影像标志物研究(来源 Kaggle,CC BY-NC-SA 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-05-18。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BiElast-CTS 是一个多模态超声数据集,旨在支持腕管综合征(CTS)检测与分割的研究。该数据集共包含 147 个腕部,其中健康对照 78 例、临床确诊 CTS 病例 69 例。对于每个病例,数据集提供配对的 B-mode 超声图像和剪切波弹性成像图,以及正中神经的像素级分割掩膜、定性图像评估和定量影像生物标志物。该数据集是对公开可获取、标注良好的肌肉骨骼超声资源有限这一现状的回应。图像来自两个医疗中心,采用标准化成像协议采集,并由一位经验丰富的放射科医生手工标注。该数据集还报告了正中神经横截面积(CSA)和平均弹性硬度等关键测量值,这两项均显示出

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 5.73 MB。

【主题与分类】

主题标签:image、computer science、medicine。本站分类:神经系统疾病/腕管综合征。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/alisamohebbi/bielast-cts

使用许可:CC BY-NC-SA 4.0。

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源站:https://kaggle.com/datasets/alisamohebbi/bielast-cts

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    • 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 182.4 MB。

数据说明

Alisa Mohebbi (2026). BiElast-CTS [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/alisamohebbi/bielast-cts

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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