TopBrain全脑血管解剖分割挑战集
TopBrain 面向全脑血管多标签分割，数据可辅助建立正常血管树基线、识别异常血管结构并支持脑血管畸形影像算法的预训练与验证。
基本信息
资源简介
TopBrain全脑血管解剖分割挑战集
【一句话概览】
TopCoW 挑战团队推出新挑战 TopBrain，用于分割全脑血管解剖结构。此前 TopCoW 聚焦于 Willis 环血管，TopBrain 将在此基础上扩展，覆盖脑部血管造影中所有主要标志性动脉和静脉。该挑战涉及脑部血管解剖、CTA、MRA、分割、Willis 环、动脉、静脉和血管造影等主题（来源 topbrain2025.grand-challenge.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TopBrain Segmentation Challenge for Whole Brain Vessel Anatomy》。
【数据内容】
源站原始描述：From the team behind the TopCoW 🐮 challenge, we present a new challenge called TopBrain 🔝🧠 to segment the whole brain vessel anatomy! Previously, Top CoW focused on the the vessels from the Circle of Willis (CoW). Now Top Brain will extend upon CoW to cover all the major landmark arteries and veins of a brain angiogram!
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：来自TopCoW 🐮挑战赛背后的团队，我们推出了一项名为TopBrain 🔝🧠的新挑战，旨在分割整个脑血管解剖结构！此前，Top CoW专注于Willis环（CoW）的血管。现在，Top Brain将在CoW的基础上扩展，覆盖脑部血管造影中的所有主要标志性动脉和静脉！
【主题与分类】
主题标签：brain vessel anatomy、CTA、MRA、segmentation、Circle of Willis、arteries、veins、angiography。
【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://topbrain2025.grand-challenge.org/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://topbrain2025.grand-challenge.org/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
TopBrain 提供全脑血管解剖影像分割数据，面向脑血管结构自动标注，对血管畸形相关解剖分析有参考价值。
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。
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