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Open Knowledge-Based Planning（OpenKBP）数据集是一个用于知识基础规划的数据集，包含CT图像、剂量分布、体素尺寸、患者信息、可能的剂量掩码、结构掩码和结构掩码名称等特征。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含200、40和100个样本。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Open Knowledge-Based Planning

数据集特征

• ct: 3D数组，形状为(128, 128, 128)，数据类型为float32。
• dose: 3D数组，形状为(128, 128, 128)，数据类型为float32。
• voxel_dimensions: 序列，长度为3，数据类型为float32。
• patient: 字符串类型。
• possible_dose_mask: 3D数组，形状为(128, 128, 128)，数据类型为float32。
• structure_masks: 4D数组，形状为(128, 128, 128, 10)，数据类型为float32。
• structure_mask_names: 序列，长度为10，数据类型为字符串。

数据集划分

• 训练集: 包含200个样本，占用空间23540972292字节。
• 验证集: 包含40个样本，占用空间4708194480字节。
• 测试集: 包含100个样本，占用空间11770486200字节。

数据集大小

• 下载大小: 363683542字节。
• 数据集总大小: 40019652972字节。

数据文件配置

• 默认配置:
  • 训练集路径: data/train-*
  • 验证集路径: data/validation-*
  • 测试集路径: data/test-*

许可证

• 许可证: MIT

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Open Knowledge-Based Planning (OpenKBP) 数据集的构建基于医学影像和放射治疗规划的实际需求。该数据集通过收集和整理来自多个患者的CT扫描图像、剂量分布、体素尺寸、患者标识、可能的剂量掩码、结构掩码及其名称等信息，形成了一个三维和四维的数组结构。这些数据经过标准化处理，确保了数据的一致性和可用性，为放射治疗规划的算法研究和模型训练提供了坚实的基础。

特点

OpenKBP 数据集的显著特点在于其高维度和多模态的数据结构。数据集包含了128x128x128的三维数组，涵盖了CT图像、剂量分布和可能的剂量掩码，以及128x128x128x10的四维结构掩码，能够全面反映放射治疗中的复杂情况。此外，数据集还提供了详细的结构掩码名称，便于研究人员进行精确的分析和模型训练。

使用方法

OpenKBP 数据集适用于放射治疗规划的算法研究和模型训练。研究人员可以通过加载数据集中的不同分割（如训练集、验证集和测试集），利用CT图像、剂量分布和结构掩码等信息，训练和验证放射治疗规划模型。数据集的高维度和多模态特性，使得其在深度学习和机器学习领域具有广泛的应用前景，能够有效提升放射治疗规划的精度和效率。

背景与挑战

背景概述

在医学影像处理与放射治疗规划领域，Open Knowledge-Based Planning (OpenKBP) 数据集的引入标志着对复杂治疗方案优化的一次重要尝试。该数据集由知名研究机构与专家团队共同开发，旨在通过提供高质量的计算机断层扫描（CT）图像和剂量分布数据，推动基于知识的规划算法的发展。OpenKBP 数据集的核心研究问题是如何在保证患者安全的前提下，最大化放射治疗的疗效。其发布不仅为研究人员提供了一个标准化的测试平台，还显著推动了个性化医疗和精准治疗的研究进程。

当前挑战

尽管 OpenKBP 数据集在放射治疗规划领域具有重要意义，但其构建与应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的复杂性体现在其高维度的三维图像数据和剂量分布，这对算法的计算能力和存储资源提出了高要求。其次，确保数据的准确性和一致性是另一大挑战，尤其是在处理多中心、多设备采集的数据时。此外，如何在保持数据隐私的同时，实现数据的高效共享与利用，也是该数据集面临的重要问题。这些挑战不仅影响了数据集的实际应用效果，也对其在学术研究和临床实践中的推广提出了考验。

常用场景

经典使用场景

在医学影像处理领域，Open Knowledge-Based Planning (OpenKBP) 数据集被广泛用于放射治疗计划的研究与优化。该数据集通过提供详细的CT扫描图像、剂量分布以及结构掩码，使得研究人员能够开发和验证基于知识的计划算法。这些算法旨在提高放射治疗的效果，同时减少对健康组织的损害。

解决学术问题

OpenKBP 数据集解决了放射治疗计划中的多个关键学术问题。首先，它为研究人员提供了一个标准化的数据平台，用于评估和比较不同的剂量优化算法。其次，通过提供详细的结构掩码，该数据集有助于研究如何更精确地定位和保护关键器官。此外，OpenKBP 还促进了跨学科的合作，推动了医学影像处理与放射治疗计划的深度融合。

衍生相关工作

基于 OpenKBP 数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究者利用该数据集开发了新的剂量优化模型，显著提高了放射治疗的精确度。此外，还有研究探讨了如何结合深度学习技术，进一步提升放射治疗计划的智能化水平。这些衍生工作不仅丰富了放射治疗领域的研究内容，也为临床实践提供了有力的技术支持。