LUTSeg
收藏资源简介：
LUTSeg（纵向多专家溃疡组织分割数据集）是一个用于慢性溃疡组织像素级分割的医学图像数据集。该数据集包含 141 张来自 39 名假名化患者的图像，采集时间跨度超过 21 个月，其中 111 张用于训练，30 张用于验证（按患者层级划分）。数据来源为 SIMATEC 项目中的 CO2Wounds 数据集，并由 LUTSeg 重新按患者和时间组织，新增了专家组织标注。每张图像提供二进制伤口掩码（0 和 255）以及六类组织掩码，包括背景（0）、上皮组织（1）、腐肉（2）、肉芽组织（3）、坏死组织（4）和其他（5）。此外，从 9 名患者的 46 张图像中构建了一个黄金标准子集，由五位临床医生独立标注，并提供了每位临床医生的掩码和评分者间一致性工件。注释协议要求先勾勒伤口边界，再进行像素级组织标注，黄金标准通过匿名投票和固定种子随机选择确定参考掩码。数据集还提供了多种训练/验证划分（完整、1/4、1/8、1/16）以及元数据文件。该数据集适用于伤口组织分割、纵向伤口分析、标注变异性研究和标签高效学习等研究任务。使用时需注意：数据集规模较小，仅代表特定临床和疾病背景，使用智能手机图像，存在类别不平衡和评分者间变异性，不能直接用于诊断或治疗。所有图像已去除 EXIF、GPS 等元数据，但仍需作为敏感医疗数据处理。数据集采用 CC BY 4.0 许可证发布。
LUTSeg (Longitudinal Multi-Expert Ulcer Tissue Segmentation) is a medical image dataset for pixel-level segmentation of chronic ulcer tissues. The dataset contains 141 images from 39 pseudonymized patients, collected over a period of more than 21 months, with 111 images for training and 30 for validation (split by patient). The data source is the CO2Wounds dataset from the SIMATEC project, reorganized by patient and time by LUTSeg with additional expert tissue annotations. Each image provides binary wound masks (0 and 255) and six tissue class masks: background (0), epithelial tissue (1), slough (2), granulation tissue (3), necrotic tissue (4), and other (5). Additionally, a gold standard subset is constructed from 46 images of 9 patients, independently annotated by five clinicians, with individual clinician masks and inter-rater consistency artifacts provided. The annotation protocol requires first outlining the wound boundary, then pixel-level tissue labeling, with the gold standard reference mask determined by anonymized voting and fixed-seed random selection. The dataset also provides multiple training/validation splits (full, 1/4, 1/8, 1/16) and metadata files. It is suitable for research tasks such as wound tissue segmentation, longitudinal wound analysis, annotation variability studies, and label-efficient learning. Usage notes: the dataset is small, represents only a specific clinical and disease context, uses smartphone images, exhibits class imbalance and inter-rater variability, and should not be directly used for diagnosis or treatment. All images have had EXIF, GPS, and other metadata removed, but they still require handling as sensitive medical data. The dataset is released under the CC BY 4.0 license.
LUTSeg 数据集概述
基本信息
- 数据集名称：LUTSeg（Longitudinal Multi-Expert Dataset for Ulcer Tissue Segmentation）
- 许可证：CC BY 4.0
- 规模：少于 1,000 个样本（n<1K）
- 任务类型：图像分割（image-segmentation）
- 数据集标签：医学、伤口护理、语义分割、纵向研究、多专家标注、麻风病、图像
核心内容
- 数据来源：包含 141 张来自 39 名假名化患者的图像，其中训练集 111 张、验证集 30 张，按患者级别划分。
- 纵向采集：数据采集时间跨度达 21 个月，支持纵向伤口分析。
- 标注类别：6 类组织标签——背景、上皮组织、腐肉、肉芽组织、坏死组织、其他。
- 金标准子集：包含 46 张来自 9 名患者的图像，由 5 名临床医生共同标注，并提供每位标注者的掩码和标注者间一致性分析文件。
- 元数据与划分：提供
metadata.jsonl元数据文件，以及train.txt、val.txt划分文件和splits/目录下的全量及 1/4、1/8、1/16 论文划分。
数据文件结构
Images/：原始 RGB 图像Masks/：组织标签掩码（单通道）Wound_Masks/：二值伤口掩码（值为 0 和 255）Masks_RGB/：彩色可视化掩码（不可用于训练）gold_standard/：多专家掩码及一致性分析文件checksums.sha256：发布完整性校验清单
相关链接
- 论文：LUTSeg: A Longitudinal Multi-Expert Dataset for Ulcer Tissue Segmentation
- 代码：carlosh93/TiSage
- 源图像数据集：CO2Wounds 数据集
- 原始研究：DOI 链接
标注协议与隐私保护
- 5 名具有伤口护理和皮肤组织专业知识的临床医生参与标注，先勾画伤口边界，再进行像素级组织分类。金标准子集通过匿名投票和固定随机种子解决平票。
- 数据遵循《赫尔辛基宣言》伦理要求，已获得书面知情同意和伦理委员会批准（批准号：05-21 和 30-11-25），并移除所有 EXIF、GPS、XMP 等元数据。
预期用途与局限性
- 预期用途：用于伤口组织分割、纵向伤口分析、标注变异性研究和标签高效学习等研究。
- 局限性：数据集规模较小，针对特定临床和疾病场景，使用手机拍摄图像，存在明显的类别不平衡和标注者间变异性，性能可能无法直接迁移到其他人群、机构或伤口类型。
引用说明
相关论文题为 LUTSeg: A Longitudinal Multi-Expert Dataset for Ulcer Tissue Segmentation，发表于 MICCAI 2026 第十一届 ISIC 皮肤图像分析研讨会（Spotlight 论文），最终 BibTeX 将在文献公开后补充。
