腰椎 MRI 图像分割：一个数据集与一项公开基准
图像与视频处理
2024-03-06 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一个大规模公开可用的多中心腰椎磁共振成像（MRI）数据集，包含椎体、椎间盘（IVDs）和椎管的参考分割。该数据集包含来自 218 名有下背痛病史患者的 447 个矢状位 T1 和 T2 MRI 序列，采集自四家不同医院。采用迭代数据标注方法：先在数据集的一小部分上训练分割算法，从而实现对剩余图像的半自动分割。该算法提供初始分割，随后经人工审阅、手动修正并加入训练数据。我们给出了该基线算法与 nnU-Net 的参考性能值，二者表现相当。性能值计算在一个隔离的包含 39 项研究、97 个序列的集合上，该集合还被用于建立一个持续的分割挑战，以便对不同分割算法进行公平比较。本研究或可促进脊柱分割领域更广泛的合作，并提升腰椎 MRI 的诊断价值。
引用
@article{arxiv.2306.12217,
title = {Lumbar spine segmentation in MR images: a dataset and a public benchmark},
author = {Jasper W. van der Graaf and Miranda L. van Hooff and Constantinus F. M. Buckens and Matthieu Rutten and Job L. C. van Susante and Robert Jan Kroeze and Marinus de Kleuver and Bram van Ginneken and Nikolas Lessmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12217},
year = {2024}
}
备注
Published in Scientific Data