面向左心室附件的公共心脏 CT 数据集
计算机视觉与模式识别
2025-10-08 v1 人工智能
摘要
尽管基于高级分割框架如 TotalSegmentator（TS）在医学影像中取得了显著进展，但左心室附件（LAA）、冠状动脉（CAs）和肺静脉（PVs）的精确分割仍然是一个重大挑战。本文提出了第一个开源、解剖学一致的、包含这些结构高分辨率分段注释的数据集，另外还提供了由 TS 对 ImageCAS 数据集中 1000 例心脏 CT 血管造影扫描（CCTA）生成的全心脏标签。数据集的一个目的是推动 LAA 形态学分析的新方法。ImageCAS 上的 LAA 分段是使用专为高分辨率 LAA 分段而开发的先进分割框架生成的。我们在大型私有数据集上训练神经网络，该数据集由专业医务人员在训练有经验的心脏科医生的指导下提供手动注释，然后将模型迁移到 ImageCAS 数据上。CA 标签从原始 ImageCAS 注释中得到改进，而 PV 分段则从 TS 输出中细化。此外，我们提供了一个 ImageCAS 扫描列表，其中包含常见数据缺陷，如步骤伪影、LAA 超出扫描仪场望范围，以及其他类型的数据缺陷。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.06090,
title = {A public cardiac CT dataset featuring the left atrial appendage},
author = {Bjoern Hansen and Jonas Pedersen and Klaus F. Kofoed and Oscar Camara and Rasmus R. Paulsen and Kristine Soerensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.06090},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 5 figures, published at STACOM2025