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要打胜仗，粮草先行。利用好腹部这些公开数据集，nature,science随便发

在医学研究和临床实践中，高质量的影像数据集是不可或缺的宝贵资源。今天介绍12个公开可用的腹部影像数据集。

1 BTCV数据集

数据概述：从一项正在进行的结肠直肠癌化疗试验和一项回顾性腹疝研究中随机选择了 50 张腹部 CT 扫描。两名经验丰富的本科生手动标记了 13 个腹部器官，并由放射科医生使用MIPAV软件以体积为基础进行验证数据量：50个CT volume数据类型：门静脉期CT体积：512 x 512 x 85 - 512 x 512 x 198分割器官：13个，（1）脾脏 （2）右肾 （3）左肾 （4）胆囊 （5）食道 （6）肝脏 （7）胃 （8）主动脉 （9）下腔静脉 （10）门静脉和脾静脉 （11）胰腺 （12）右肾上腺 （13）左肾上腺下载地址：https://www.synapse.org/Synapse:syn3193805/wiki/2177892 Pancreas-CT TCIA数据集数据概述：这个数据集由来自癌症影像档案（TCIA）的CT扫描组成，包含正常胰腺和胰腺肿瘤病例的标注图像。数据用于胰腺分割和检测任务。数据量：82个CT volume数据类型：门静脉胰腺CT（注射造影剂后约 70 秒）体积：512 x 512分割器官：胰腺下载地址：https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/Pancreas-CT3 CHAOS数据集数据概述：这个数据集用于健康腹部器官的CT和MRI分割，包含健康个体的CT和MRI扫描。数据集包含了多个挑战任务，以评估算法在不同模态和器官上的表现。数据量：40个CT volume，40个MRI volume数据类型：CT/MRI（（T1 和 T2 加权））分割器官：肝脏，脾脏，右肾，左肾下载地址：https://chaos.grand-challenge.org/Combined_Healthy_Abdominal_Organ_Segmentation/

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365站群4 LiTS数据集数据概述：这个数据集用于肝脏和肝肿瘤分割挑战，包括肝脏和肝肿瘤的标注CT扫描。用于评估肝脏肿瘤分割算法的表现。数据量：201 个CT volume数据类型：增强CT分割器官：肝脏，肝肿瘤下载地址：https://competitions.codalab.org/competitions/17094#learn_the_details5 KiTS数据集数据概述：KiTS23 队列包括 2010 年至 2022 年期间在M Health Fairview医疗中心因疑似肾恶性肿瘤而接受冷冻消融、部分肾切除术或根治性肾切除术的患者。对这些病例进行了回顾性审查，以确定所有接受过包括所有肾脏在内的增强术前 CT 扫描的患者。数据量：599 个CT volume数据类型：皮髓质期或肾源性期CT分割器官：肾脏，肾肿瘤下载地址：https://kits21.kits-challenge.org/participate#download-block

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6 3D-IRCADb数据集数据概述：由 10 名女性和 10 名男性的 3D CT 扫描组成，其中 75% 的患者患有肝肿瘤数据量：20个CT volume数据类型：增强CT分割器官：13个腹部器官下载地址：https://www.ircad.fr/research/data-sets/liver-segmentation-3d-ircadb-01/

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官网提供了每个病人的详细信息

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7 WORD数据集数据概述：这是一个大规模的腹部器官分割数据集，包含多个CT扫描和相应的手动标注，主要用于临床应用和基准测试。数据量：150 个CT volume数据类型：增强CT分割器官：16个腹部器官下载地址：https://github.com/HiLab-git/WORD

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365建站客服QQ：8000836528 AbdomenCT-1K数据集数据概述：这个数据集包含1000个带有多器官分割标注的腹部CT扫描，主要用于多器官分割任务。数据量：1000个CT volume数据类型：平扫CT分割器官：肝脏，脾脏，胰腺，肾脏下载地址：https://github.com/JunMa11/AbdomenCT-1K9 AMOS数据集数据概述：这个数据集用于多模态腹部多器官分割挑战，包含CT和MRI扫描。数据集包含多个挑战任务，用于评估算法在不同模态和器官上的表现。数据量：500个CT volume，100个MRI volume数据类型：CT/MRI分割器官：15 个腹部器官下载地址：https://amos22.grand-challenge.org

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10 Decathlon数据集

医学分割十项全能是医学图像分割数据集的集合。它总共包含 2,633 张三维图像，这些图像是从多个感兴趣的解剖结构、多种模式和多个来源收集的。具体来说，它包含以下身体器官或部位的数据：大脑、心脏、肝脏、海马体、前列腺、肺、胰腺、肝血管、脾脏和结肠。

下载地址：https://drive.google.com/drive/folders/1HqEgzS8BV2c7xYNrZdEAnrHk7osJJ--211 CT-ORG数据集数据概述：这些图像的来源多种多样，包括腹部和全身、造影和非造影、低剂量和高剂量 CT 扫描。131 张图像是专用 CT，其余 9 张是从 PET-CT 检查中获取的 CT 组件。这使得该数据集成为训练和评估器官分割算法的理想选择，这些算法在各种成像条件下都应该表现良好。数据量：140个CT volume数据类型：CT分割器官：脑、肺、骨骼、肝脏、肾脏和膀胱下载地址：https://wiki.cancerimagingarchive.net/pages/viewpage.action?pageId=6108089012 Totalsegmentator数据集数据概述：TotalSegmentator 是目前三维医学图像分割领域的最大公开数据集数据量：1228 CT volume, 298 MRI volume分割器官：全身104-117个器官下载地址：https://github.com/wasserth/TotalSegmentator

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