摘要：该数据集面向混凝土试件CT扫描图像中的孔隙及含空气区域分割任务，通过人工标注的三维体数据支持混凝土内部缺陷识别与孔隙结构分析。
数据集概述
该数据集面向混凝土试件CT扫描图像中的孔隙及含空气区域分割任务，通过人工标注的三维体数据支持混凝土内部缺陷识别与孔隙结构分析。由于孔隙和试件外围空气具有相近的低密度特征，同时部分CT重建结果存在噪声，仅依靠固定灰度阈值难以获得稳定、准确的分割结果，因此该数据集可用于训练三维深度学习模型，实现不同扫描条件下孔隙区域的自动识别。
数据结构与关键特征
数据集来源于8组不同的混凝土CT扫描体数据，体素尺寸为4～13微米，并被切分为大小为256×512×512（深度×高度×宽度）的三维子体积。数据按照训练、验证和测试用途组织，共包含148个训练体积、43个验证体积和21个测试体积；images目录存放原始CT体数据，masks目录存放对应的人工分割掩膜，验证集与测试集采用相同结构。此外，数据集还提供一个预训练的3D U-Net模型，并可直接配合基于PyTorch的AiSeg软件进行训练、推理和分割结果分析。
应用价值与研究方向
该数据集可用于混凝土孔隙三维分割、内部缺陷检测、孔隙率计算、孔隙空间分布分析、材料耐久性评估以及无损检测算法研究。研究人员可围绕3D U-Net、体素卷积网络、三维视觉Transformer、多尺度特征融合、噪声鲁棒分割、跨体素分辨率迁移、少样本学习和预训练模型微调等方向开展研究，并进一步提取孔隙体积、连通性、形态和空间聚集特征，为混凝土材料性能分析与工程质量评价提供数据支持。
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-743
文件大小：7.7G
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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