RibFrac 数据集：肋骨骨折检测、分割与分类基准（训练集第 1 部分）
RibFrac 数据集是用于开发肋骨骨折检测、分割与分类算法的基准数据集，本部分为训练集第 1 部分，包含 300 例胸腹部 CT 影像及对应标注，文件包括 NII 格式图像压缩包、标注压缩包和记录标注信息的 CSV 文件
基本信息
资源简介
RibFrac 数据集：肋骨骨折检测、分割与分类基准（训练集第 1 部分）
RibFrac Dataset: A Benchmark for Rib Fracture Detection, Segmentation and Classification (Training Set Part 1)
RibFrac 数据集是用于开发肋骨骨折检测、分割与分类算法的基准数据集，本部分为训练集第 1 部分，包含 300 例胸腹部 CT 影像及对应标注，文件包括 NII 格式图像压缩包、标注压缩包和记录标注信息的 CSV 文件。该数据可用于自动肋骨骨折检测与诊断的临床研究，以及 3D 检测、分割与分类的工程研究（来源 Zenodo，cc-by-nc-4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-06-15。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：RibFrac 数据集是用于开发肋骨骨折检测、分割与分类算法的基准数据集。我们希望这一大规模数据集能够同时促进自动肋骨骨折检测与诊断的临床研究，以及 3D 检测、分割与分类的工程研究。由于 zenodo.org 的容量限制，我们将整个 RibFrac 训练集拆分为 2 部分；这是 RibFrac 数据集的训练集第 1 部分，包含 300 例 CT 及对应标注。文件包括：ribfrac-train-images-1.zip：300 例胸腹部 CT，NII 格式（nii.gz）。ribfrac-train-labels-1.zip：300 个标注，NII 格式（nii.gz）。ribfrac-train-info-1.csv：标注 NII 中的标签。public_id：用于匹配图像与标注的匿名患者 ID。label_id：NII 标注中的离散标签值。label_code：0、1、2、3、4、-1 0：背景 1：它
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 36.61 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.3893508。
【主题与分类】
主题标签：rib fracture、detection、classification、segmentation、CT、deep learning。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/3893508
使用许可：cc-by-nc-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2020-12-02，引用时请注意版本时效。
下载信息
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免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
curl -L -o "ribfrac-train-images-1.zip" "https://zenodo.org/api/records/3893508/files/ribfrac-train-images-1.zip/content"
curl -L -o "ribfrac-train-labels-1.zip" "https://zenodo.org/api/records/3893508/files/ribfrac-train-labels-1.zip/content"
curl -L -o "ribfrac-train-info-1.csv" "https://zenodo.org/api/records/3893508/files/ribfrac-train-info-1.csv/content"
文件清单
ribfrac-train-images-1.zip（34909.9 MB）ribfrac-train-labels-1.zip（7.5 MB）ribfrac-train-info-1.csv（0.0 MB）
数据集大小约 36.61 GB。
数据说明
RibFrac数据集是一个用于开发肋骨骨折检测、分割和分类算法的基准。我们希望这个大规模数据集能够促进自动肋骨骨折检测和诊断的临床研究，以及3D检测、分割和分类的工程研究。由于zenodo.org的大小限制，我们将整个RibFrac训练集分为2部分；这是RibFrac数据集的训练集第1部分，包括300个CT和相应的注释。文件包括：ribfrac-train-images-1.zip：300个NII格式的胸腹部CT（nii.gz）。ribfrac-train-labels-1.zip：300个NII格式的注释（nii.gz）。ribfrac-train-info-1.csv：注释NII中的标签。public_id：匿名患者ID，用于匹配图像和注释。label_id：NII注释中的离散标签值。label_code：0、1、2、3、4、-1 0：背景 1：移位肋骨骨折 2：非移位肋骨骨折 3：弯曲肋骨骨折 4：节段性肋骨骨折 -1：肋骨骨折，但由于模糊性、诊断困难等原因，我们无法确定其类型。在分类任务中忽略它。
如果您发现本工作对您的研究有用，请在论文中致谢RibFrac项目团队，并按以下方式引用本项目：Liang Jin, Jiancheng Yang, Kaiming Kuang, Bingbing Ni, Yiyi Gao, Yingli Sun, Pan Gao, Weiling Ma, Mingyu Tan, Hui Kang, Jiajun Chen, Ming Li. Deep-Learning-Assisted Detection and Segmentation of Rib Fractures from CT Scans: Development and Validation of FracNet. EBioMedicine (2020). ( DOI ) 或使用bibtex @article{ribfrac2020, title={Deep-Learning-Assisted Detection and Segmentation of Rib Fractures from CT Scans: Development and Validation of FracNet}, author={Jin, Liang and Yang, Jiancheng and Kuang, Kaiming and Ni, Bingbing and Gao, Yiyi and Sun, Yingli and Gao, Pan and Ma, Weiling and Tan, Mingyu and Kang, Hui and Chen, Jiajun and Li, Ming}, journal={EBioMedicine}, year={2020}, publisher={Elsevier} } RibFrac数据集是经验丰富的放射科医生、计算机科学家和工程师投入数千小时的研究成果。我们恳请您通过适当的方式尊重我们的付出。
许可
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