bwittmann/syn-cerebral-octa-seg

该数据集旨在通过合成管道生成合成数据，以减轻在脑部3D光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像中分割血管时手动标注的负担。数据集包含1,137个合成的3D OCTA图像，每个图像的形状为250 x 250 x 250，并配有相应的元数据和地面真实标签。此外，数据集还包含6个手动标注的OCTA体积，每个体积的形状为160 x 160 x 160。所有提供的图像的体素大小均为各向同性，对应于2微米。

原始信息汇总

syn-cerebral-octa-seg 数据集概述

简介

为了准确分割脑部3D光学相干断层扫描血管造影（OCTA）图像中的血管，需要大量的体素级标注。然而，手动标注的制作既繁琐又耗时。为了减轻手动标注的需求，我们提供了通过提出的合成管道生成的逼真合成数据。

数据集概要

• 体素大小：所有提供的图像的体素大小是各向同性的，对应于2 μm。

• 合成数据：

  • 包含1,137个合成脑部3D OCTA图像及其匹配的地面真值标签，形状为250 x 250 x 250。

  • 数据结构：

    synthetic_cerebral_octa/ └── axxxx_0/ └── sim/ └── sim_data_xx.npy # 合成脑部3D OCTA图像 └── sim_seg_xx.npy # 地面真值 └── ang.npy # 元数据角度 └── occ.npy # 元数据占用率 └── rad.npy # 元数据半径 └── seg.npy # 体素化体积 └── axxxx_1/ ...

• 手动标注数据：

  • 包含6个手动标注的OCTA体积，形状为160 x 160 x 160。

  • 数据结构：

    manual_annotations/ └── mx_0.nii # 真实脑部3D OCTA图像 └── mx_0_label.nii # 地面真值（手动标注） ...

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于脑部3D OCTA图像血管分割的医学图像数据集，包含合成生成的3D OCTA图像及其地面真实标签，以及少量手动标注的真实OCTA图像。数据集通过模拟图像采集伪影生成合成数据，旨在解决手动标注的繁琐性，支持血管分割网络的训练，体素尺寸为2微米，总大小约4.05 GB。