基本信息

模态

医学影像

任务类型

图像分割

创建/更新时间

2026-08-21

资源简介

Grand Challenge：骨盆周围骨折分割与复位规划

骨盆周围骨折是致残率和死亡率较高的严重损伤，其诊疗过程对精准的影像分析与手术规划提出了较高要求。PENGWIN 2026 Challenge 旨在推进 3D CT 扫描中智能手术规划的前沿技术，围绕骨盆周围骨折的自动分割、交互式分割以及骨折复位规划设置了多项任务。该数据集面向这一挑战赛构建，汇集了临床病例与模拟骨折病例，并提供专家标注，用于支撑数据驱动的复位模型训练。本站将其归类于损伤、中毒及外因 / 其他类别，来源站为 pengwin2026.grand-challenge.org。

【数据集背景】

骨盆周围骨折属于严重损伤，具有较高的致残率和死亡率。针对这类损伤，如何在 3D CT 扫描基础上实现智能化的手术规划，是临床与工程技术交叉领域的重要课题。PENGWIN 2026 Challenge 的设立目标正是推进 3D CT 扫描中智能手术规划的前沿技术，围绕骨盆周围骨折的影像处理与术前规划环节，推动相关方法的进步。该挑战赛由三个任务构成：任务一为全自动骨盆周围骨折分割，任务二为交互式分割，任务三为骨折复位规划。这三个任务从不同层面覆盖了从影像理解到手术方案生成的关键步骤。

【数据内容】

该数据集包含 500 例临床病例，并配有专家标注；同时包含 16,000 例模拟骨折病例，用于支持数据驱动的复位模型训练。数据内容围绕 3D CT 扫描展开，服务于骨盆周围骨折的分割与复位规划任务。临床病例与模拟病例共同构成了训练与研究所用的数据基础，其中专家标注为分割相关任务提供了参考标准，模拟骨折病例则为复位模型的训练提供了大规模样本支撑。

【采集与来源】

该数据集来源于 PENGWIN 2026 Challenge，来源站为 pengwin2026.grand-challenge.org。数据以 3D CT 扫描为基础，包含临床病例与模拟骨折病例两类。关于采集机构、扫描设备参数、采集时间范围、伦理审批信息以及具体标注流程等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于骨盆周围骨折相关的智能手术规划研究，具体覆盖三个方向：全自动骨盆周围骨折分割、交互式分割以及骨折复位规划。在 3D CT 扫描场景下，数据可用于训练和评估分割模型，也可用于数据驱动的复位模型训练。其临床病例与专家标注适合作为分割任务的参考，模拟骨折病例则适合用于复位规划相关模型的训练与验证。此外，该数据集所属分类为损伤、中毒及外因 / 其他，可服务于该领域内的影像分析与手术规划研究。

【使用方法】

该数据集围绕 PENGWIN 2026 Challenge 的三个任务组织使用：任务一用于全自动骨盆周围骨折分割，任务二用于交互式分割，任务三用于骨折复位规划。500 例临床病例及专家标注可用于分割相关任务的训练与评估，16,000 例模拟骨折病例可用于数据驱动的复位模型训练。关于具体的数据划分方式、训练集与测试集比例、评价指标、提交格式以及基线方法等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集包含 500 例临床病例并配有专家标注，同时包含 16,000 例模拟骨折病例。关于数据质量评估、标注一致性、病例分布、潜在偏倚、模拟病例与真实临床病例之间的差异，以及使用中的其他限制，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来自 PENGWIN 2026 Challenge，来源站为 pengwin2026.grand-challenge.org。关于引用格式、许可协议、使用条款以及数据共享限制等信息，源站未提供。

原始链接

https://pengwin2026.grand-challenge.org/

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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://pengwin2026.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。

数据说明

骨盆环周围骨折是致残率和死亡率较高的严重损伤。PENGWIN 2026 挑战赛旨在推动 3D CT 扫描中智能手术规划的前沿技术。该挑战赛包含三项任务：全自动骨盆环周围骨折分割（任务 1）、交互式分割（任务 2）和骨折复位规划（任务 3）。数据集包含 500 例带有专家标注的临床病例和 16,000 例模拟骨折病例，以支持数据驱动的复位模型训练。

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