tapvc_chd_dataset|心脏成像数据集|医学图像分析数据集

该数据集来自广东省人民医院，包含92名患者的心脏CT图像。图像大小为512×512×(137-251)，典型体素大小为0.25×0.25×0.5mm³。数据由经验丰富的放射科医生精确标注，每张CT图像的标注时间约为1小时。该数据集主要包含10个标签，包括左心室、右心室、左心房、右心房、主动脉、肺动脉、心肌、上腔静脉、下腔静脉和肺静脉。

原始信息汇总

tapvc_chd_dataset

数据集概述

• 名称: tapvc_chd_dataset
• 描述: 用于总肺静脉异常连接手术规划的全心和大血管分割数据集。
• 来源: 广东省人民医院
• 样本数量: 92名患者的CT图像
• 图像尺寸: 512×512×(137-251)
• 体素尺寸: 0.25×0.25×0.5mm³
• 标注: 由经验丰富的放射科医生精确标注，每张CT图像约需1小时标注时间。
• 标签: 包括LV, RV, LA, RA, AO, PA, Myo, SVC, IVC, PV共10个标签。

其他信息

• 状态: 数据集仍在准备中。
• 联系: 如有问题，请发送邮件至[e-mail]。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由广东省人民医院提供，涵盖了92名患者的全心及大血管分割图像，专为手术规划中的完全性肺静脉异位连接（Total Anomalous Pulmonary Venous Connections, TAPVC）设计。图像尺寸为512×512×(137-251)，典型体素大小为0.25×0.25×0.5mm³。数据集的标注工作由经验丰富的放射科医生完成，每张CT图像的标注时间约为1小时，确保了标注的精确性。

使用方法

该数据集主要用于医学影像分析和手术规划算法的研究与开发。使用者可以通过电子邮件联系[e-mail]获取数据集，并根据提供的标注信息进行模型训练和验证。建议在使用前详细阅读数据集的README文件，以确保正确理解和应用数据集中的信息。

背景与挑战

背景概述

tapvc_chd_dataset是由广东省人民医院收集的心脏CT图像数据集，专门用于手术规划中的全肺静脉异常连接（Total Anomalous Pulmonary Venous Connections, TAPVC）的分割。该数据集包含92名患者的CT图像，图像尺寸为512×512×(137-251)，典型体素大小为0.25×0.25×0.5mm³。数据集由经验丰富的放射科医生精确标注，每张CT图像的标注时间约为1小时。该数据集主要包含10个标签，包括左心室（LV）、右心室（RV）、左心房（LA）、右心房（RA）、主动脉（AO）、肺动脉（PA）、心肌（Myo）、上腔静脉（SVC）、下腔静脉（IVC）和肺静脉（PV）。

当前挑战

tapvc_chd_dataset在构建过程中面临多项挑战。首先，心脏CT图像的复杂性和高分辨率要求精确的标注，这需要经验丰富的放射科医生投入大量时间。其次，数据集的多样性和个体差异增加了标注的一致性和准确性难度。此外，数据集的规模和标注的精细度对后续的算法开发和模型训练提出了高要求，尤其是在处理高维数据和多标签分割任务时。

常用场景

经典使用场景

在心脏外科手术规划领域，tapvc_chd_dataset 数据集的经典使用场景主要集中在全心和大血管的分割任务上。通过该数据集，研究人员可以开发和验证用于识别和分割心脏各部分（如左心室、右心室、左心房、右心房等）以及大血管（如主动脉、肺动脉等）的算法。这些算法在手术前对心脏结构进行精确的三维重建，为外科医生提供详细的解剖信息，从而优化手术方案，提高手术成功率。

解决学术问题

tapvc_chd_dataset 数据集解决了心脏外科手术规划中的关键学术问题，即如何在复杂的心脏结构中实现高精度的分割和识别。该数据集通过提供高质量的标注数据，帮助研究人员开发和验证先进的图像处理和机器学习算法，从而提高心脏和大血管分割的准确性。这不仅推动了医学图像分析领域的发展，也为心脏外科手术提供了重要的技术支持，具有深远的学术意义和临床影响。

实际应用

在实际应用中，tapvc_chd_dataset 数据集被广泛用于心脏外科手术的术前规划。通过使用该数据集训练的算法，医生可以在手术前对患者的心脏结构进行详细的三维重建和分析，从而制定更为精确和个性化的手术方案。此外，该数据集还支持心脏疾病的诊断和治疗效果评估，帮助医生在手术过程中做出更准确的决策，提高手术成功率和患者的生存质量。

数据集最近研究

最新研究方向

在心血管影像分析领域，tapvc_chd_dataset因其高质量的标注和丰富的标签信息，成为研究总肺静脉异常连接（TAPVC）手术规划的重要资源。最新研究方向主要集中在利用深度学习技术进行心脏和大血管的自动分割，以提高手术规划的精确性和效率。此外，该数据集还被用于开发和验证新的影像处理算法，旨在提升对复杂心脏结构的识别能力，从而为临床决策提供更可靠的支持。