PROMISE12前列腺MRI分割挑战

PROMISE12提供前列腺MRI图像和器官分割标注,是前列腺分割、癌症放疗计划和影像预处理常用基准数据。 该数据集与前列腺癌高度相关,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。

Grand ChallengeGrand Challenge
Grand Challenge
2012-01-01 更新
浏览 43
图像图像分割ProstateMRIImage SegmentationMICCAIGrand Challenge
PROMISE12 Prostate MR Image Segmentation

基本信息

模态
图像
数据量
50
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2012-01-01

资源简介

PROMISE12前列腺MRI分割挑战

【一句话概览】

PROMISE12 是 MICCAI 旗下 Grand Challenge 平台上的一个公开数据集,主题为前列腺 MRI 图像分割。该数据集标签涵盖 Prostate、MRI、Image Segmentation、MICCAI 与 Grand Challenge,可用于前列腺磁共振图像的分割研究(来源 promise12.grand-challenge.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《PROMISE12》。

【主题与分类】

主题标签:Prostate、MRI、Image Segmentation、MICCAI、Grand Challenge。

【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://promise12.grand-challenge.org/

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使用方式

数据集获取

源站:https://promise12.grand-challenge.org/

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

PROMISE12提供前列腺MRI图像和器官分割标注,是前列腺分割、癌症放疗计划和影像预处理常用基准数据。

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

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