Grand Challenge：气道树建模 26
准确的气道树建模支持呼吸评估以及活检导航等干预。在 ATM22（二值分割）的基础上，ATM26 推进到结构化气道理解，包括两个赛道：二值分割和解剖标注
基本信息
资源简介
Grand Challenge：气道树建模 26
Grand Challenge: Airway Tree Modeling 26（ATM26）是一个面向气道树建模的医学影像挑战赛数据集，所属分类为呼吸系统疾病 / 其他，来源站为 atm26.grand-challenge.org。该数据集关注准确的气道树建模，这一任务可支持呼吸评估以及活检导航等临床干预。在 ATM22 仅提供二值分割的基础上，ATM26 进一步推进到结构化气道理解，设置了两个赛道：二值分割与解剖标注。该挑战赛鼓励在多样化 CT 条件下发展稳健且具备拓扑感知能力的方法。ATM26 属于中欧 SENSAR Network 系列的一部分，其整体定位是推动气道树从简单分割走向更结构化的解剖理解，为后续呼吸系统评估与介入操作提供方法学支撑。
【数据集背景】
气道树的准确建模在呼吸系统疾病的评估与干预中具有重要作用，例如在活检导航等操作中，对气道结构的清晰把握有助于提升操作的准确性与安全性。ATM26 正是在这一需求背景下提出的挑战赛数据集。它建立在 ATM22 的工作基础之上：ATM22 聚焦于气道的二值分割，即区分气道与非气道区域；而 ATM26 则进一步推进到结构化的气道理解，不仅要求分割出气道，还引入了解剖标注任务。该数据集属于中欧 SENSAR Network 系列，来源站为 atm26.grand-challenge.org，本站分类归入呼吸系统疾病 / 其他。挑战赛明确鼓励参与者在多样化的 CT 条件下开发稳健且具备拓扑感知能力的方法，以应对气道树结构复杂、分支细密所带来的建模困难。
【数据内容】
ATM26 围绕气道树建模设置了两条赛道。第一条是二值分割赛道，延续 ATM22 的任务形式，目标是将气道结构从 CT 影像中分割出来。第二条是解剖标注赛道，要求对气道树进行结构化的解剖理解，而不仅仅是二值化的区域划分。这两条赛道共同构成了从基础分割到结构化理解的递进关系。除上述赛道设置外，关于数据集的具体样本数量、影像模态细节、标注类别体系、文件格式与目录结构等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 atm26.grand-challenge.org，属于中欧 SENSAR Network 系列的一部分。挑战赛强调在多样化的 CT 条件下评估方法，说明其数据涉及多种 CT 成像条件。但关于具体的采集机构、扫描设备、扫描参数、受试者来源与纳入排除标准等信息，源站未提供。
【适用场景】
ATM26 适用于气道树建模相关的方法研究与评估。其直接应用方向包括呼吸评估以及活检导航等干预场景，这些场景依赖对气道结构的准确刻画。二值分割赛道可用于评估方法在气道区域提取方面的表现；解剖标注赛道则面向更结构化的气道理解，适用于需要识别气道解剖结构的方法开发。挑战赛鼓励稳健且拓扑感知的方法，意味着该数据集适合用于检验算法在复杂分支拓扑和多样化 CT 条件下的泛化能力。除此之外的具体临床或科研应用场景，源站未提供。
【使用方法】
ATM26 以挑战赛形式组织，包含二值分割与解剖标注两个赛道，参与者可针对相应赛道开发并提交方法。关于数据下载方式、训练与测试集划分、提交格式、评价指标、排名规则以及时间安排等具体使用信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集强调在多样化 CT 条件下评估方法的稳健性与拓扑感知能力，这从侧面反映了气道树建模任务对算法泛化的要求。其任务设计从 ATM22 的二值分割推进到 ATM26 的结构化理解，体现出任务难度的提升。但关于数据集的具体规模、标注质量控制流程、已知偏差、类别平衡情况以及明确的使用限制等信息，源站未提供。
【引用与许可】
ATM26 的来源站为 atm26.grand-challenge.org，属于中欧 SENSAR Network 系列。关于该数据集的正式引用格式、文献出处、许可协议、使用条款以及商业或再分发限制等信息，源站未提供。
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。
需登录公开下载
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://atm26.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
ATM26是中欧SENSAR网络系列的一部分。准确的气道树建模有助于呼吸系统评估以及活检导航等干预操作。在ATM22（二值分割）的基础上，ATM26进一步迈向结构化的气道理解，包括两个赛道：二值分割和解剖标注。该挑战赛鼓励在多样化CT条件下开发稳健且具有拓扑感知能力的方法。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
