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AbdomenCT-1K|医学图像分割数据集|机器学习基准数据集

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OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
医学图像分割
机器学习基准
下载链接:
https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/AbdomenCT-1K
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资源简介:
我们提供了一个大型且多样化的腹部 CT 器官分割数据集,称为 AbdomenCT-1K,其中包含来自 12 个医疗中心的超过 1000 (1K) 次 CT 扫描,包括多阶段、多供应商和多疾病病例。此外,我们对肝脏、肾脏、脾脏和胰腺的分割进行了大规模研究,并揭示了 SOTA 方法尚未解决的分割问题,例如对不同医疗中心、阶段和未见疾病的泛化能力有限。为了推进未解决的问题,我们进一步建立了四个器官分割基准,用于全监督、半监督、弱监督和持续学习,这些都是目前具有挑战性和活跃的研究课题。因此,我们为每个基准开发了一种简单有效的方法,可以用作开箱即用的方法和强大的基线。我们相信 AbdomenCT-1K 数据集将促进未来对临床适用的腹部器官分割方法的深入研究。
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-08-16
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