摘要：数据集面向盾状叶植物叶柄与叶片连接过渡区域的三维结构分割研究，旨在利用微米级CT影像分析叶片内部复杂的纤维组织。
数据集概述
数据集面向盾状叶植物叶柄与叶片连接过渡区域的三维结构分割研究，旨在利用微米级CT影像分析叶片内部复杂的纤维组织。研究人员通过磷钨酸造影剂增强植物组织的X射线对比度，再利用微型计算机断层扫描技术重建高分辨率三维体数据，以支持3D卷积神经网络自动提取纤维结构，并为碳纤维增强混凝土构件的仿生设计提供生物结构参考。
数据结构与关键特征
数据集包含23组不同盾状叶植物叶柄—叶片过渡区CT扫描体数据，体素尺寸为2.0～9.0微米，主要划分为images、masks、test和validation目录，其中每组CT切片均配有对应的分割掩膜。按照切片编号从上至下依次堆叠，可重建完整的三维过渡区结构；其中2组CT扫描作为测试体数据，1组用于验证和超参数调整。由于现有标注以纤维结构可视化为主要目标，分割边界相对粗糙，模型训练前可适当降低体数据分辨率，以扩大感受野并减少计算资源消耗。
应用价值与研究方向
该数据集可用于植物组织三维语义分割、微米级CT图像分析、叶片纤维结构提取、三维卷积神经网络评估及生物结构可视化研究，同时能够为碳纤维增强混凝土中的纤维排列优化和仿生建筑构件设计提供数据基础。后续研究可围绕3D U-Net、体素Transformer、多尺度特征融合、弱监督分割、粗糙标注修正、跨植物物种泛化、三维拓扑结构分析以及植物纤维网络向工程材料结构的映射与优化等方向展开。
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
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-742
文件大小：4.5G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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