VALDO脑小血管病灶挑战集
VALDO 虽不专属 AVM，但提供脑血管性病灶标注和统一评测，可用于训练血管异常识别模型，作为脑血管畸形相关影像筛查的补充基准。
基本信息
资源简介
VALDO脑小血管病灶挑战集
【一句话概览】
脑组织健康依赖充足血供，随年龄增长最小血管出现改变并导致功能受损，磁共振成像可观察周围组织变化。白质高信号是脑小血管病的重要标志，其自动分割已获大量研究，但腔隙、血管周围间隙扩大和脑微出血等其他标志物同样关键。这些标志物体积小、难以区分、数据极度不平衡且缺乏金标准，人工标注耗时且变异大。该挑战旨在推动利用弱噪声标签自动分割稀疏小目标，促进脑小血管病量化，并在目标检测、分割、类别不平衡、弱标签、多尺度检测和预测不确定性评估方面产生影响（来源 valdo.grand-challenge.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Where is VALDO - Vascular Lesions Detection Challenge 2021》。
【数据内容】
源站原始描述：Appropriate blood supply is essential to the healthy maintenance of brain tissue. With age, vascular changes are observed in the smallest vessels resulting in impaired function. Changes to the surrounding tissue can be observed using magnetic resonance imaging. White matter hyperintensities (WMH) are one such prominent marker of cerebral small vessel disease (CSVD) and their automated segmentation has been the focus of a large body of research as well as of segmentation challenges. Other markers…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：适宜的血供对脑组织的健康维持至关重要。随着年龄增长，最小血管中可观察到血管变化，导致功能受损。周围组织的变化可通过磁共振成像观察到。白质高信号（WMH）是脑小血管病（CSVD）的一个显著标志，其自动分割一直是大量研究以及分割挑战赛的关注焦点。CSVD还存在其他标志物，对这些标志物及WMH进行量化，对于全面了解与CSVD相关的血管负担至关重要。这些标志物主要包括腔隙、扩大的血管周围间隙和脑微出血。手动标注极其耗时，且由于这些标志物体积微小、彼此之间以及与相似结构难以区分，加之缺乏揭示“真实”金标准的方法，标注者间和标注者内变异性极大。然而，许多研究已暗示它们有潜力成为重要的生物标志物。因此，需要自动化方法使其量化不仅稳健可靠，而且切实可行。迄今为止，此类方法的开发一直受到方法学问题的阻碍，这些问题与其极小的体积和数据极度不平衡有关，同时也与缺乏足够的金标准有关。本挑战赛旨在推动开发新解决方案，在利用弱标签和噪声标签的同时，实现对此类极稀疏且微小目标的自动分割。本挑战赛的核心目标是促进脑MRI扫描中CSVD的量化。该挑战赛将在以下技术领域产生影响：目标检测、分割、类别不平衡、弱标签的使用、多尺度目标检测、预测不确定性评估。其生物医学影响不仅将直接作用于脑小血管病研究领域，还将惠及其他脑部病变，如多发性硬化——近期该领域中类似目标重新引起了关注。更广泛而言，所开发技术向其他以稀疏目标检测为关键的领域的转化也将受到影响。
【主题与分类】
主题标签：cerebral small vessel disease、brain MRI、white matter hyperintensities、lacunes、enlarged perivascular spaces、cerebral microbleeds、segmentation、object detection、class imbalance、weak labels。
【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://valdo.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://valdo.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
VALDO 提供脑 MRI 中血管性病灶检测与分割任务，覆盖微出血、腔隙和血管周围间隙等脑血管异常。
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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