ISLES 2022：一个多中心磁共振成像卒中病灶分割数据集
计算机视觉与模式识别
2024-04-05 v1
摘要
磁共振成像（MRI）是卒中成像的核心模态。患者入院时利用其制定治疗决策，如为静脉溶栓或血管内治疗筛选患者。住院期间后续利用 MRI 通过可视化梗死核心大小与位置来预测预后。此外，其可用于表征卒中病因，例如区分（心源性）栓塞与非栓塞性卒中。基于计算机的自动化医学图像处理正日益进入临床常规。既往缺血性卒中病灶分割（ISLES）挑战赛已助力生成用于急性与亚急性缺血性卒中病灶分割的基准识别方法。在此我们介绍一个专家标注、多中心 MRI 数据集，用于急性至亚急性卒中病灶分割。该数据集包含 400 例多厂商 MRI 病例，卒中病灶大小、数量与位置高度可变。其划分为 n=250 的训练数据集与 n=150 的测试数据集。所有训练数据将公开可用。测试数据集仅用于模型验证，不向公众发布。该数据集作为 ISLES 2022 挑战赛的基础，旨在寻找算法方法以支撑开发并基准测试鲁棒且准确的缺血性卒中分割算法。
引用
@article{arxiv.2206.06694,
title = {ISLES 2022: A multi-center magnetic resonance imaging stroke lesion segmentation dataset},
author = {Moritz Roman Hernandez Petzsche and Ezequiel de la Rosa and Uta Hanning and Roland Wiest and Waldo Enrique Valenzuela Pinilla and Mauricio Reyes and Maria Ines Meyer and Sook-Lei Liew and Florian Kofler and Ivan Ezhov and David Robben and Alexander Hutton and Tassilo Friedrich and Teresa Zarth and Johannes Bürkle and The Anh Baran and Bjoern Menze and Gabriel Broocks and Lukas Meyer and Claus Zimmer and Tobias Boeckh-Behrens and Maria Berndt and Benno Ikenberg and Benedikt Wiestler and Jan S. Kirschke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06694},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 2 figures