肿瘤靶区自动勾画数据集

肿瘤靶区勾画数据集涵盖了人体主要放射性粒子植入治疗恶性肿瘤部位，包含头颈部位、肝部及肺部三部分。各部分数据均含有肿瘤的影像数据、真实标签、第一次预测分割结果、第二次预测分割结果的20例数据。其中头颈部为多模态MRI数据，来源为公开数据集BraTS2020；肝部数据为CT影像，来源为公开数据集LiTS和3D-IRCADB数据；肺部数据为CT影像，来源为公开数据集MSD肺癌分割数据集。

The target volume delineation dataset covers major anatomical sites for malignant tumor treatment with radioactive seed implantation, including three subsets: head and neck, liver, and lung. Each subset contains 20 cases with tumor imaging data, ground truth labels, first predicted segmentation results, and second predicted segmentation results. Specifically, the head and neck subset comprises multi-modal MRI data sourced from the public BraTS2020 dataset; the liver subset includes CT images from the public LiTS and 3D-IRCADB datasets; the lung subset provides CT images from the public MSD Lung Tumor Segmentation Dataset.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于肿瘤靶区自动勾画的医学影像数据集，覆盖头颈、肝和肺三个关键部位，包含MRI和CT多模态影像、真实标签以及两次预测分割结果，共20例数据。数据来源于公开数据集如BraTS2020和LiTS，格式为.nii.gz，总大小为5.06GB，适用于人工智能和模式识别在肿瘤放射治疗中的研究与应用。