MSSEG-2多发性硬化新发病灶分割
提供纵向脑MRI和新发MS病灶标注，用于多发性硬化病灶变化检测、纵向分割和治疗随访影像AI模型评估。 该数据集与多发性硬化高度相关，覆盖图像数据内容，可用于图像分割、特征筛选、算法评估和临床研究。
基本信息
资源简介
MSSEG-2多发性硬化新发病灶分割
【一句话概览】
常规MRI广泛用于多发性硬化（MS）的诊断、随访、治疗监测及自然史研究。通过比较不同时间点的T2/FLAIR图像勾画新发MS病灶日益受到关注，该指标比病灶总数和总体积更关键，因为新发病灶的累积可帮助临床医生判断抗炎疾病修正治疗（DMD）是否对患者有效，中枢神经系统内无新发T2病灶是药物疗效的唯一指标。自动化检测这些新发病灶将对评估患者疾病活动性带来重大进展。基于首届MSSEG挑战的成功，我们组织了由MICCAI赞助的在线挑战，本次聚焦新发MS病灶检测。在线且赞助意味着该挑战不在MICCAI会议期间举行，而是在其前一周（具体日期待定，但紧邻MICCAI前后），且仅以在线形式举办。与任何MICCAI研讨会一样，我们仍将汇编论文集并在挑战。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MSSEG-2》。
【数据内容】
源站原始描述：Conventional MRI is widely used for disease diagnosis, patient follow-up, monitoring of therapies, and more generally for the understanding of the natural history of MS. A growing literature is interested in the delineation of new MS lesions on T2/FLAIR by comparing one time point to another. This marker is even more crucial than the total number and volume of lesions as the accumulation of new lesions allows clinicians to know if a given anti-inflammatory DMD (disease modifying drug) works for…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：常规MRI广泛用于疾病诊断、患者随访、治疗监测，以及更广泛地用于理解MS的自然病史。越来越多的文献关注通过比较不同时间点来勾画T2/FLAIR序列上的新发MS病灶。这一标志物甚至比病灶总数和总体积更为关键，因为新发病灶的累积使临床医生能够判断某种抗炎DMD（疾病修饰药物）是否对患者有效。药物疗效的唯一指标确实是CNS内无新发T2病灶。因此，自动化检测这些新发病灶将是评估患者疾病活动度的重大进展。基于第一届MSSEG挑战赛的成功，我们组织了一项由MICCAI赞助的在线挑战赛，本次聚焦于新发MS病灶检测。在线和赞助意味着本次挑战赛不会在MICCAI召开的确切时间举行，而是在其前一周（具体日期待进一步确定，但会在MICCAI之前或之后不久），并将以纯在线活动形式进行。与任何MICCAI研讨会一样，我们仍将汇编论文集并在挑战赛结束后保持可获取。我们还计划随后开设一期期刊特刊，以便参赛者进一步发表他们的结果。本次挑战赛将有助于1）评估此期间取得的进展，2）扩大患者数量，3）聚焦于这一关键临床标志物。我们将在来自OFSEP队列（法国MS登记处）的大型数据库（100名患者，每名患者有两个时间点）上执行评估任务，使用来自不同中心和扫描仪的3D FLAIR图像。与我们之前的挑战赛一样，我们提议在专用平台（FLI-IAM）上进行评估，以实现评估自动化并消除潜在偏倚。
【主题与分类】
主题标签：Multiple Sclerosis、MRI、T2/FLAIR、new lesion segmentation、brain、MICCAI、OFSEP。
【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://portal.fli-iam.irisa.fr/msseg-2/
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://portal.fli-iam.irisa.fr/msseg-2/
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
提供纵向脑MRI和新发MS病灶标注，用于多发性硬化病灶变化检测、纵向分割和治疗随访影像AI模型评估。
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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