SegTHOR胸部器官危及结构数据
SegTHOR直接包含食管标签，可用于食管异物CT定位、食管结构分割和胸部影像预处理。
基本信息
资源简介
SegTHOR胸部器官危及结构数据
【一句话概览】
SegTHOR 是由 caroline.petitjean 组织的 ISBIChallenge 分割竞赛。竞赛分为两个阶段：第一阶段于 2019 年 1 月 5 日午夜 UTC 开始，为训练阶段，可选结果评分；第二阶段于 2019 年 2 月 28 日午夜 UTC 开始，为带结果评分的测试阶段。竞赛结束时间标注为 Never。公开数据下载大小方面，第一阶段为 912.440 MB，第二阶段为 1820.142 MB。排行榜显示 lczhang、zhuhui100、aphysict 等用户参与。参赛需登录（来源 codalab.lisn.upsaclay.fr）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SegTHOR》。
【数据内容】
源站原始描述：Organized by caroline.petitjean - Current server time: Sept. 27, 2026, 4:50 p.m. UTC Previous Phase 1 Jan. 5, 2019, midnight UTC Current Phase 2 Feb. 28, 2019, midnight UTC End Competition Ends Never Learn the Details Phases Participate Results Overview Evaluation Terms and Conditions Dataset ISBIChallenge Organizers get_starting_kit Download Size (mb) Phase Public Data 1820.142 #1 Phase 1 Public Data 912.440 #2 Phase 2 Phase 1 Start: Jan. 5, 2019, midnight Description: Training phase (with opti…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：由 caroline.petitjean 组织 - 当前服务器时间：2026年9月27日下午4：50 UTC 上一阶段 2019年1月5日午夜UTC 当前阶段 2019年2月28日午夜UTC 结束 竞赛永不结束 了解详情 阶段 参与 结果 概览 评估 条款和条件 数据集 ISBIChallenge 组织者 get_starting_kit 下载大小 (mb) 阶段 公开数据 1820.142 #1 阶段1 公开数据 912.440 #2 阶段2 阶段1 开始：2019年1月5日午夜 描述：训练阶段（可选结果评分） 阶段2 开始：2019年2月28日午夜 描述：带结果评分的测试阶段 竞赛永不结束 您必须登录才能参加竞赛。 登录 阶段1 阶段2 # 用户名 分数 1 lczhang - 2 zhuhui100 - 3 aphysict - 在Github上加入我们以联系和报告错误 关于 隐私和条款 v1.6 × 维护警告 关闭 确定 不要再告诉我！
【主题与分类】
主题标签：SegTHOR、ISBIChallenge、segmentation。
【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://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/843
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://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/843
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
胸部CT中气管、食管、心脏和主动脉分割数据，用于器官自动勾画。
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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