CrossMoDA跨模态域适应挑战数据集
该挑战数据集专门用于听神经瘤MRI跨模态分割研究，任务要求利用T1增强标注迁移到T2扫描，可评估域适应、半监督学习和耳蜗/肿瘤联合分割方法。
基本信息
资源简介
CrossMoDA跨模态域适应挑战数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Cross-Modality Domain Adaptation Challenge (crossMoDA)》。项目资助方：Wellcome Trust Centre for Surgical and Interventional Sciences。源站首次发布：2021-04-05。
【数据内容】
源站原始描述：If you use the data, please cite: Shapey, J., Kujawa, A., Dorent, R., Wang, G., Bisdas, S., Dimitriadis, A., Grishchuck, D., Paddick, I., Kitchen, N., Bradford, R., Saeed, S., Ourselin, S., & Vercauteren, T. (2021). Segmentation of Vestibular Schwannoma from Magnetic Resonance Imaging: An Open Annotated Dataset and Baseline Algorithm [Data set]. The Cancer Imaging Archive
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 6.67 GB。数据集 DOI：10.7937/TCIA.9YTJ-5Q73。
【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://zenodo.org/records/4662239
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-07-07，引用时请注意版本时效。
下载信息
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