摘要：该数据集面向冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像中的多心血管结构自动分割研究，共包含206名患者的数据，涉及约51.3亿个图像像素。
数据集概述
该数据集面向冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像中的多心血管结构自动分割研究，共包含206名患者的数据，涉及约51.3亿个图像像素。受试者平均年龄为59.9±9.4岁，其中女性占42.7%，可用于开发、验证和评价基于深度学习的心血管结构分割方法。
数据结构与关键特征
数据按照不同心血管解剖结构进行组织，涵盖冠状静脉窦、降主动脉、下腔静脉、左心耳、左心房壁、左心室乳头肌、二尖瓣后叶、近端升主动脉、肺动脉、右心室壁和上腔静脉等11种结构。其关键特点是同时包含血管、心腔壁、瓣膜和心肌附属结构，目标区域的形态、尺寸和对比度差异明显，具有典型的多类别医学图像分割难度。
应用价值与研究方向
该数据集可用于多结构语义分割、三维心脏重建、解剖结构定量测量和自动化影像分析，也适合研究三维卷积神经网络、注意力机制、多尺度特征融合及类别不平衡处理方法。相关成果可服务于心血管疾病辅助诊断、术前规划、介入路径设计和个体化心脏结构评估。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-660
文件大小：400M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)