每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

以左心耳为特征的公共心脏 CT 数据集

Created by
  • Haebom

作者

比约恩·汉森、乔纳斯·佩德森、克劳斯·F·科弗德、奥斯卡·卡马拉、拉斯穆斯·R·保尔森、克里斯汀·索伦森

大纲

本文探讨了医学成像中的难题。尽管 TotalSegmentator (TS) 等先进的分割框架取得了成功，但对左心耳 (LAA)、冠状动脉 (CA) 和肺静脉 (PV) 的精确分割仍然具有挑战性。本研究基于公开的 ImageCAS 数据集（包含 1,000 份心脏 CT 血管造影 (CCTA) 扫描），提出了第一个开源的、解剖学上一致的这些结构高分辨率分割数据集。为了鼓励新的 LAA 形态测量方法，ImageCAS 中的 LAA 分割是使用专为高分辨率 LAA 分割开发的最先进的分割框架生成的。CA 标签是从原始 ImageCAS 注释中提炼出来的，PV 分割是从 TS 输出中提炼出来的。此外，我们还提供了一个 ImageCAS 扫描列表，其中包含常见的数据伪影，例如阶梯状伪影和超出扫描仪视野的 LAA。

Takeaways，Limitations

•
Takeaways：
◦
第一个用于 LAA、CA 和 PV 分割的开源、解剖学一致、高分辨率数据集。
◦
为LAA形态分析提出了新的研究方向。
◦
改进了 CA 和 PV 分裂。
◦
提供存在数据缺陷的扫描列表并帮助解决数据质量问题。
•
Limitations：
◦
论文中没有具体提及 Limitations。
👍
Made with Slashpage