MRI影像诊断标准化数据集

数据清洗：对原始脑部 MRI 影像执行质控筛查，剔除存在运动伪影、扫描参数偏离标准协议、层厚偏差超标的无效数据；对配套诊断报告做合规清洗，全量执行去标识化脱敏处理，剔除结论缺失、表述不规范、无明确临床诊断依据的病例，完成影像与诊断报告的一一对应校验。 数据加工处理：影像端统一配准至 MNI 标准脑模板，重采样为各向同性体素，执行灰度归一化、偏置场校正与颅骨剥离，实现扫描序列、空间分辨率的标准化；报告端依据 ICD-10 疾病编码与放射学规范术语，结构化拆解病灶定位、定性、分级信息，匹配对应影像 ROI 标注。 算法模型构建：基于 3D U-Net 构建病灶自动分割模型，搭配 ResNet 主干的多分类疾病诊断模型，以标注数据集开展监督训练，引入多中心数据做域适应优化，支撑脑肿瘤、脑卒中、阿尔茨海默病的自动检出与分型，配套模块可输出标准化诊断结论。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为规模1TB、月度更新的标准化脑部MRI影像诊断数据集，源自公共数据授权，涵盖脑肿瘤、脑卒中、阿尔茨海默病三类疾病的影像与报告。数据经过质控清洗、MNI模板配准、灰度归一化等标准化处理，并依据ICD-10编码结构化拆解病灶信息。主要应用于脑部疾病AI辅助诊断模型研发、神经放射教学考核及临床科研质控，已实现合规脱敏处理。