ImageTBAD：用于B型主动脉夹层自动分割的三维CT血管造影图像数据集
图像与视频处理
2021-09-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
B型主动脉夹层（TBAD）是最严重的心血管事件之一，其年发病率不断增长且疾病预后严重。目前，计算机断层扫描血管造影（CTA）已广泛用于TBAD的诊断与预后评估。在CTA中准确分割真腔（TL）、假腔（FL）和假腔血栓（FLT）对于解剖特征的精确量化至关重要。然而，现有工作仅关注TL和FL，未考虑FLT。本文提出ImageTBAD，这是首个带有TL、FL和FLT标注的TBAD三维CTA图像数据集。该数据集包含100张TBAD CTA图像，与现有医学影像数据集相比规模可观。由于FLT可沿主动脉几乎任意位置出现且形状不规则，其分割代表了一类广泛的目标以多种位置和不规则形状存在的分割问题。我们进一步提出一种TBAD自动分割的基线方法。结果表明，该基线方法在主动脉和TL分割上可与现有工作取得相当结果。然而，FLT的分割准确率仅为52%，尚有较大提升空间，同时也体现了本数据集的挑战性。为促进该挑战性问题的进一步研究，我们的数据集与代码已公开。
引用
@article{arxiv.2109.00374,
title = {ImageTBAD: A 3D Computed Tomography Angiography Image Dataset for Automatic Segmentation of Type-B Aortic Dissection},
author = {Zeyang Yao and Jiawei Zhang and Hailong Qiu and Tianchen Wang and Yiyu Shi and Jian Zhuang and Yuhao Dong and Meiping Huang and Xiaowei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00374},
year = {2021}
}