T-SYNTH：基于知识的合成乳腺图像数据集
人工智能
2026-01-26 v4
摘要
开发和评估稳健医学成像算法的一个关键障碍是获取具有合适标注的大规模数据集。具有合理物理和生物学约束的合成数据可能解决部分数据限制问题。我们提出利用物理仿真生成带有像素级分割标注的合成图像，这些标注 notoriously 难以获得。具体而言，我们将此方法应用于乳腺成像分析，发布 T-SYNTH，一个大规模开源数据集，包含成对的 2D 数字乳腺钛素(DM)和 3D 数字乳腺断层扫描(DBT)图像。我们的初始实验结果表明，T-SYNTH 图像在 DM 和 DBT 检测任务中用于扩充有限的真实患者数据集具有潜力。我们的数据和代码已公开于 https://github.com/DIDSR/tsynth-release。
引用
@article{arxiv.2507.04037,
title = {Ready Jurist One: Benchmarking Language Agents for Legal Intelligence in Dynamic Environments},
author = {Zheng Jia and Shengbin Yue and Wei Chen and Siyuan Wang and Yidong Liu and Zejun Li and Yun Song and Zhongyu Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.04037},
year = {2026}
}