CTSpine1K

为了推进脊柱图像分析的研究，我们在此展示了一个大规模的综合数据集：CTSpine1K。为了构建一个复制实际外观变化的综合脊柱数据集，我们从以下四个开源资源中挑选出 CTSpine1K，总计 1,005 个不同外观变化的 CT 卷（超过 500,000 个标记切片和超过 11,000 个椎骨）。
*科隆。该子数据集来自与 CT 结肠造影试验相关的 CT COLONOGRAPHY 数据集12。我们为我们的数据集随机选择每个患者的两个位置之一（我们打开用于选择它们的代码，dicom2nii.py），它们具有相似的信息。有 825 次 CT 扫描，采用医学数字成像和通信 (DICOM) 格式。
*HNSCC-3DCT-RT。该子数据集包含使用西门子 16 层 CT 扫描仪和头部和--颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 患者 13。这些图像采用 DICOM 格式。
*默沙东 T10。该子数据集来自第十届医学分割十项全能14。为了获得更多包含脊柱的切片，我们选择了由 201 个案例组成的 task03_liver 数据集。这些图像采用神经影像信息学技术倡议 (NIfTI) 格式 (https://nifti.nimh.nih.gov/nifti-1)。
*新冠肺炎。该子数据集包含来自 632 名 COVID-19 感染患者的非增强胸部 CT。这些图像是在爆发环境中的护理点从经逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 确认存在 SARS-CoV-215 的患者那里获取的。我们选择 40 次扫描，图像以 NIfTI 格式存储。
我们将所有 DICOM 图像重新格式化为 NIfTI，以简化数据处理和去识别图像，满足贡献站点的机构审查委员会 (IRB) 政策。这些子数据集的更多细节可以在 12-15 中找到。所有现有的子数据集都在知识共享许可 CC-BY-NC-SA 下，我们将保持许可不变。需要注意的是，对于子数据集 task03_liver 和子数据集 COVID-19，我们只从中选择了一部分案例，并且在所有这些数据源中，我们排除了那些质量非常低的案例。