Medical Segmentation Decathlon task10
时间: 2025-06-24 22:39:43 浏览: 7
### 关于Medical Segmentation Decathlon Task 10的数据集及相关信息
Medical Segmentation Decathlon (MSD) 是一项旨在推动医学图像分割领域发展的挑战赛,提供了大量标注良好的公开数据集。其中,Task 10 特指 **TotalSegmentator 数据集**,该任务的目标是对人体内的多个器官和解剖结构进行全面的自动分割。
#### 数据集描述
Task 10 的数据来源于 TotalSegmentator[^2],这是一个大规模的公共数据集,涵盖了多种类型的 CT 图像。具体来说,这些图像来自不同的扫描设备和协议,从而增加了模型训练和测试的多样性与复杂性。以下是关于此数据集的一些关键特性:
- **模态**: 计算机断层扫描 (CT)[^2]
- **分辨率**: 不同患者之间的空间分辨率可能有所差异,反映了临床环境中的实际变化情况。
- **标签数量**: 包含多达 86 种不同的人体解剖学区域或病灶标记,这使得它成为目前最复杂的全身分割任务之一。
- **样本量**: 虽然具体的体积数目未在引用中提及,但可以推测其规模足以支持深度学习方法的应用和发展需求。
#### 应用场景
通过利用 MSD Task 10 提供的数据资源,研究人员能够开发更加鲁棒且泛化能力强的算法来解决如下问题:
- 自动识别并勾画正常组织以及潜在病变部位;
- 辅助放射科医生快速完成高质量的手工描绘工作流程;
- 支持后续定量分析如剂量规划或者疗效评估等过程。
为了验证所构建模型的效果,在正式提交之前通常还需要借助独立外部数据库比如3D-IRCADb 或者其他专有集合来进行额外性能度量[^2]。
```python
import nibabel as nib
from pathlib import Path
def load_nifti_data(file_path: str):
"""
Load NIfTI image data using NiBabel library.
Args:
file_path (str): File path of the .nii or .nii.gz format
Returns:
tuple: A tuple containing numpy array representation of the volume and affine transformation matrix.
"""
img = nib.load(Path(file_path))
return img.get_fdata(), img.affine
# Example usage
volume, affine_matrix = load_nifti_data('path_to_task_10_sample.nii.gz')
print(f"Volume Shape: {volume.shape}")
```
以上代码片段展示了如何加载典型的NIfTI文件格式,这是MSD项目推荐使用的存储方式之一。
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