MedSeg-TTA
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MedSeg-TTA是一个用于医学图像分割测试时间适应评估的大规模基准数据集，覆盖肿瘤、器官和病变分割，涵盖七种成像模态（MRI、CT、US、PATH、DER、OCT、CXR）。数据集采用标准化预处理和分区，真实反映跨机构、扫描仪和人群的分布偏移，为统一的TTA基准提供数据基础。
MedSeg-TTA is a large-scale benchmark dataset for evaluating test-time adaptation in medical image segmentation. It covers tumor, organ and lesion segmentation tasks, and encompasses seven imaging modalities: MRI, CT, US, PATH, DER, OCT and CXR. The dataset adopts standardized preprocessing and partitioning, faithfully reflects distribution shifts across institutions, scanners and populations, and provides a data foundation for unified TTA benchmarking.
MedSeg-TTA 数据集概述
数据集简介
MedSeg-TTA 是一个用于医学图像分割测试时适应方法评估的开放基准。该基准通过标准化数据、指标和协议，支持跨模态、器官和任务的公平可重复比较。
主要特点
- 多模态覆盖：涵盖7种成像模态（MRI、CT、US、PATH、DER、OCT、CXR）
- 严格约束：固定骨干网络、禁止源域访问、无隐式泄漏
- 标准化评估：使用Dice和HD95等区域一致性和结构敏感指标
数据集构成
源域-目标域数据对
MRI模态
- 源域：BraTS-GLI2024（4分类，1k-2k样本，2024年）
- 目标域：BraTS-SSA（4分类，60样本，2023年）
CT模态
- 源域：LiTS（二分类，<0.5k样本，2017年，已重处理）
- 目标域：3D-IRCADB（二分类，20样本，2010年，已重处理）
皮肤镜模态
- 源域：ISIC-2017（二分类，2k-3k样本，2017年）
- 目标域：PH²（二分类，<0.5k样本，2015年）
超声模态
- 源域：TN3K（二分类，2k-3k样本，2021年）
- 目标域：DDTI（二分类，0.5k-1k样本，2015年）
X射线模态
- 源域：SZ-CXR（二分类，0.5k-1k样本，2018年）
- 目标域：Montgomery（二分类，<0.5k样本，2021年）
眼底模态
- 源域：RIGA+ (MES)（二分类，<0.5k样本，2021年，已重处理）
- 目标域：RIGA+ (MB)（二分类，<0.5k样本，2021年，已重处理）
组织病理学模态
- 源域：CRAG（二分类，<0.5k样本，2019年，已重处理）
- 目标域：Glas（二分类，<0.5k样本，2017年，已重处理）
任务类型
- 二分类任务：前景-背景分割
- 4分类任务：背景加三个解剖学类别
获取方式
各数据集的下载链接详见源域-目标域数据对表格中的Source列。
引用格式
bibtex @article{MedSeg-TTA, title = {MedSeg-TTA: Benchmarking Test-time Adaptation Methods for Domain Shift in Medical Image Segmentation}, journal = {arXiv preprint arXiv:xxxx.xxxxx}, year = {2025} }
