基于多模态医学影像分割的手术解剖结构术前立体重建方法数据集

本数据集围绕多模态医学影像分割与术前解剖结构三维重建任务构建，基于CT、MRI等多源医学影像数据，结合深度学习分割与图像配准方法实现从二维切片到三维结构的高精度重建。数据采集时间覆盖项目执行期（2023年1月至2025年12月），时间精度以单次影像采集及模型训练迭代周期为单位；空间范围涵盖腹部及盆腔等典型手术区域，空间精度依赖原始医学影像分辨率（毫米级体素）及重建模型的亚体素级优化结果。数据处理采用基于PyTorch框架的多模型协同计算方式，在多卡GPU高性能服务器上完成训练与推理，通过混合精度计算、交叉验证与消融实验提升模型稳定性与泛化能力。数据集包含分割模型代码、配准方法、三维重建结果及相关实验数据，并通过标准医学指标（如Dice系数、Hausdorff距离）进行质量评估，同时结合多专家标注与对比实验实现质量控制。该数据集为手术规划、机器人辅助导航及医学影像智能分析提供高质量基础数据支撑，具有重要意义。