SPIDER脊柱病变数据库
SPIDER Challenge Dataset 面向脊髓空洞症及相关疾病研究，提供公开可访问的图像数据或临床标注信息，适合用于图像分割、影像结构分析、疾病分型、风险预测和算法基准测试等研究场景。
基本信息
资源简介
SPIDER脊柱病变数据库
【一句话概览】
腰痛是致残的重要原因和重大社会医疗问题，腰椎磁共振成像是常用诊疗决策工具，其使用量大幅增加。自动图像分析有望减轻放射科与脊柱外科医生负担，并提升诊断价值，但需理解椎骨、椎间盘和椎管等多个解剖结构，因此稳健的自动分割算法至关重要。现有腰椎MRI分割数据集规模有限、仅分割一两个结构或未公开。为此，我们推出一个大型多中心腰椎MR数据集，提供椎骨、椎间盘和椎管的参考分割并公开，作为AI算法训练数据，同时推出持续分割挑战赛，邀请参与者提交模型在隐藏测试集上评估（来源 spider.grand-challenge.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SPIDER》。
【数据内容】
源站原始描述：Low back pain (LBP) is a significant cause of disability and a major societal healthcare issue. One of the commonly used diagnostic and treatment decision-making tools for LBP is magnetic resonance imaging (MRI) of the lumbar spine. Over the past few decades, the use of MRI for patients with LBP has increased substantially. Automatic image analysis has the potential to alleviate the increased workload for radiologists and spinal surgeons and improve the diagnostic value of MRI by enabling more o…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：下背痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个重大的社会医疗问题。腰椎磁共振成像（MRI）是LBP常用的诊断和治疗决策工具之一。在过去几十年中，LBP患者进行MRI检查的使用量大幅增加。自动图像分析有潜力减轻放射科医生和脊柱外科医生日益增加的工作负担，并通过实现更客观和定量的图像解读来提高MRI的诊断价值。然而，要有效评估像LBP这样复杂的多因素疾病，自动分析必须理解脊柱的多个解剖要素，包括椎骨、椎间盘（IVDs）和椎管。因此，一个稳健的自动分割这些结构的算法至关重要。为了开发准确可靠的腰椎MRI分割AI算法，需要具有参考分割的大型且多样化的数据集。然而，目前可用的腰椎MRI分割数据集要么规模有限，要么仅分割一两个解剖结构，要么不公开可用。为填补这一空白，我们引入了一个大型多中心腰椎MR数据集，包含椎骨、椎间盘（IVDs）和椎管的参考分割，并将其公开提供，作为AI算法的训练数据。为促进新的和改进的腰椎MRI分割算法的开发，我们还引入了一个持续的分割挑战赛。邀请参与者提交他们的AI模型，在从公开训练数据中保留的隐藏测试集上进行评估。该挑战赛为算法开发者提供了一个机会，将其模型与其他最先进的算法进行基准比较，并为推动腰椎MRI分割研究的进步做出贡献。
【主题与分类】
主题标签：lumbar spine、MRI、segmentation、vertebrae、intervertebral discs、spinal canal、low back pain。
【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://spider.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://spider.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
SPIDER Challenge Dataset 是与脊髓空洞症相关的公开数据集，包含图像数据，可用于图像分割、疾病识别、结构评估或临床研究验证。
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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