five

SinoCT

收藏
DataCite Commons2024-11-20 更新2025-04-16 收录
下载链接:
https://aimi.stanford.edu/datasets/sinoct
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
This dataset contains over 9,000 head CT scans, each labeled as normal or abnormal. Each scan contains a reconstructed image (stored in our institution’s PACS and saved as DICOMs) and a corresponding sinogram (simulated via GE’s CatSim software and saved as numpy arrays). The reconstructed images are 512x512 pixels with a variable number of axial slices per scan. The sinograms are 984x888 pixels with a variable number of axial slices per scan. The full dataset is 1.3T. We retrospectively collected the head CT scans (acquired between 2001 – 2014) from our institution’s PACS, selected according to the following criteria: non-contrast CT of the head acquired in axial mode on a GE scanner and pixel spacing of 0.49 or 0.60 mm in the axial plane. The reading radiologist designated each CT scan as normal or abnormal at the time of original image interpretation; these designations were given as part of standard clinical procedure and not modified during dataset curation. We used GE’s CatSim, a validated simulation software for GE machines, to simulate high-fidelity sinograms of each head CT scan.

本数据集包含超过9000例头部计算机断层扫描(CT)影像,每例均标注为正常或异常。每例扫描包含一幅重建影像(存储于本院影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication Systems,以下简称PACS),并以DICOM格式保存)以及对应的正弦图(通过通用电气(GE)的CatSim软件仿真生成,保存为NumPy数组)。重建影像的分辨率为512×512像素,每例扫描的轴向断层切片数量可变。正弦图的分辨率为984×888像素,每例扫描的轴向断层切片数量同样可变。完整数据集总容量为1.3太字节(TB)。 本数据集的头部CT影像均从本院PACS回顾性收集(采集时间为2001年至2014年),筛选标准如下:采用GE扫描仪以轴向扫描模式获取的头部平扫CT,且轴向平面内的像素间距为0.49 mm或0.60 mm。阅片放射科医师在初始影像判读阶段即已将每例CT影像标注为正常或异常;该标注为标准临床流程的一部分,在数据集整理过程中未作修改。 我们采用GE的CatSim软件——一款针对GE设备的经过验证的仿真软件——为每例头部CT影像生成高保真正弦图。
提供机构:
Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging
创建时间:
2024-10-15
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
背景与挑战
背景概述
SinoCT数据集包含9000多个标记为正常或异常的头CT扫描,涵盖重建图像和正弦图,数据格式为DICOM和numpy数组,总大小1.3T。数据收集于2001年至2014年,部分数据曾用于RSNA颅内出血检测挑战赛。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作