透析用内瘘血管超声影像及结构化参数评估数据集

本数据集主要适用于肾脏病学、血管外科及医学超声工程领域的临床与科研场景，面向维持性血液透析患者动静脉瘘（AVF）功能评估的需求。 数据集可作为“金标准”训练集，用于AI辅助诊断与算法研发，包括用于研发血管自动识别、内膜中层厚度（IMT）自动测量及血流量计算的深度学习算法，解决基层医疗机构超声医师水平参差不齐的问题，提升血管通路评估的自动化与智能化水平。其次，作为高精度的血管直径与血流量数据，可辅助临床医师建立血管通路狭窄、血栓形成及失功的早期预测模型，为制定内瘘修复或重建方案提供客观的影像学与数据学依据，从而延长内瘘使用寿命，保障透析患者的生命线安全。另外，可作为可视化的血管通路超声教学资源库，基于配套的AVI动态影像与结构化标注数据，用于规培医师及进修人员的标准化操作培训，统一测量规范，减少不同操作者间的测量误差。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含维持性血液透析患者动静脉瘘（AVF）的超声影像视频（AVI格式）及配套的结构化标注数据，涵盖血管解剖结构、血流动力学参数及血管壁特征等核心指标。数据采用“影像-数据双重校验+专家结构化标注”范式，经标准化清洗与一致性校验，可用于AI辅助诊断算法研发、并发症早期预测模型构建及超声操作标准化培训。