Calgary-Campinas dataset

该数据集包含了67例三维（3D）、12通道（共117次扫描）的T1加权梯度回波图像，其采集参数各不相同。数据集还包括了在读取方向上执行逆傅里叶变换的混合数据结构。该数据集被划分为训练集（40例）、验证集（7例）和测试集（20例）。规模上，共有67例、117次扫描。任务是对磁共振成像进行重建。

This dataset consists of 67 cases of 3-dimensional (3D), 12-channel T1-weighted gradient-echo images, with a total of 117 scans and varied acquisition parameters. Additionally, the dataset includes hybrid data structures processed by performing inverse Fourier transform along the readout direction. The dataset is split into three subsets: training set (40 cases), validation set (7 cases), and test set (20 cases). Overall, the dataset encompasses 67 cases and 117 scans in total. The core task of this dataset is magnetic resonance imaging reconstruction.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Calgary-Campinas数据集是一个用于磁共振图像重建挑战的公共数据集，包含167个三维T1加权脑部扫描（12通道117个，32通道50个），总大小超过200 GB，旨在评估深度学习模型在加速采集（R=5和10）下的重建性能。该数据集通过两个轨道（Track 01仅12通道，Track 02包括12和32通道）促进模型比较和泛化能力测试，支持多通道MR图像重建研究。