LLD-MMRI-Dataset|肝脏病变诊断数据集|多相MRI数据集

一个用于肝脏病变诊断的多相MRI开放访问数据集。

An open-access multiphase MRI dataset for liver lesion diagnosis.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• LLD-MMRI-Dataset: 用于肝脏病变诊断的多相MRI开放访问数据集

数据集下载

• OneDrive: https://bit.ly/49tTWHK
• Baidu Netdisk: https://goo.su/MxFq2

使用协议

• 仅供非商业研究目的使用。
• 不得复制、出售、交易或利用任何部分图像或衍生数据进行商业活动。
• 不得进一步复制、发布或分发LLD-MMRI数据集的任何部分，除非在同一组织的单个站点内进行内部使用。
• 数据集提供方保留随时终止用户访问数据集的权利。

引用信息

• 若该数据集对您的研究有帮助，请引用：

  @article{lou2024sdrformer, title={SDR-Former: A Siamese Dual-Resolution Transformer for Liver Lesion Classification Using 3D Multi-Phase Imaging}, author={Meng Lou and Hanning Ying and Xiaoqing Liu and Hong-Yu Zhou and Yuqing Zhang and Yizhou Yu}, journal={arXiv preprint arXiv:2402.17246}, year={2024} }

许可证

• 本数据集根据CC BY-NC 4.0许可。

联系方式

• 邮箱: [e-mail]
• GitHub: open an issue

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LLD-MMRI数据集是一个专注于肝脏病变诊断的多相磁共振成像（MRI）数据集，旨在为医学影像分析提供高质量的数据支持。该数据集的构建基于临床实际需求，通过收集多相MRI图像，并结合专业医生的标注，确保了数据的准确性和可靠性。数据采集过程中，采用了标准化的成像协议，以确保不同病例之间的可比性。此外，数据集还经过严格的预处理步骤，包括图像对齐、噪声去除等，以提升数据的可用性。

特点

LLD-MMRI数据集的特点在于其多相MRI图像的丰富性，涵盖了不同时间点的成像数据，能够全面反映肝脏病变的动态变化。数据集中的图像经过专业医生的精确标注，提供了病变区域的详细分割信息，为深度学习模型的训练和评估提供了坚实的基础。此外，数据集还支持肝脏病变的自动分割任务，结合最新的MedSAM模型，进一步扩展了其应用范围。数据的多样性和高质量标注使其成为肝脏病变诊断研究的重要资源。

使用方法

LLD-MMRI数据集的使用方法包括数据下载、预处理和模型训练等步骤。用户可以通过OneDrive或百度网盘获取数据集，并根据提供的预处理指南进行数据准备。预处理步骤包括图像对齐、归一化等操作，以确保数据的一致性和可处理性。在模型训练阶段，用户可以利用数据集中的标注信息，结合深度学习框架进行肝脏病变分类或分割任务。数据集的使用需遵循非商业研究目的，并遵守CC BY-NC 4.0许可协议。

背景与挑战

背景概述

LLD-MMRI数据集是一个专注于肝脏病变诊断的多相位磁共振成像（MRI）数据集，由香港大学的研究团队于2024年发布。该数据集的核心研究问题在于通过多相位MRI图像进行肝脏病变的精确分类与分割，旨在提升肝脏疾病的早期诊断与治疗效果。研究团队提出的SDR-Former模型，采用双分辨率Transformer架构，显著提升了肝脏病变分类的准确性。LLD-MMRI数据集的发布为医学影像分析领域提供了重要的数据支持，推动了肝脏病变诊断技术的进一步发展。

当前挑战

LLD-MMRI数据集在解决肝脏病变分类与分割问题时面临多重挑战。首先，多相位MRI图像的复杂性和多样性使得病变区域的精确识别与分割变得困难，尤其是在病变边界模糊或与周围组织对比度较低的情况下。其次，数据集的构建过程中，研究人员需要处理大量的原始MRI数据，并进行高质量的标注，这一过程耗时且对专业知识要求极高。此外，如何确保数据集的多样性和代表性，以覆盖不同类型的肝脏病变，也是构建过程中需要克服的关键问题。这些挑战不仅考验了数据处理与标注的技术能力，也对后续模型的训练与优化提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

LLD-MMRI数据集在肝脏病变诊断领域具有广泛的应用，特别是在多相磁共振成像（MRI）数据的分析中。该数据集为研究人员提供了一个标准化的平台，用于开发和验证肝脏病变分类和分割算法。通过多相MRI图像，研究者能够更准确地识别和区分不同类型的肝脏病变，如肝细胞癌、肝血管瘤等。

解决学术问题

LLD-MMRI数据集解决了肝脏病变诊断中的关键问题，特别是在多相MRI图像分析中的挑战。数据集提供了丰富的标注数据，使得研究者能够开发出更精确的分类和分割模型。这些模型不仅提高了诊断的准确性，还为临床医生提供了更可靠的辅助工具，从而改善了患者的治疗效果。

衍生相关工作

LLD-MMRI数据集催生了一系列相关研究，特别是在肝脏病变分类和分割算法方面。例如，SDR-Former模型利用该数据集开发了一种基于双分辨率Transformer的肝脏病变分类方法，显著提高了分类精度。此外，MedSAM模型也扩展了对肝脏病变分割的支持，进一步验证了该数据集在医学影像分析中的价值。这些研究不仅推动了肝脏病变诊断技术的发展，还为其他医学影像分析任务提供了新的思路。