IMIS-Benchmark 数据集概述

数据集简介

• 名称: IMed-361M
• 描述: IMed-361M 是最大的公开多模态交互式医学图像分割数据集，包含超过 361 百万个掩码。
• 规模:
  • 图像数量: 6.4 百万
  • 掩码数量: 273.4 百万（每张图像 56 个掩码）
  • 成像模态: 14 种
  • 分割目标: 204 个
• 特点:
  • 多样性: 涵盖六个解剖组
  • 精细标注: 大多数掩码覆盖图像面积小于 2%
  • 广泛适用性: 83% 的图像分辨率在 256×256 到 1024×1024 之间
  • 规模优势: 提供的掩码数量是 MedTrinity-25M 的 14.4 倍

数据集来源

• 创建方式: 通过预处理来自私有和公开的医学图像分割数据集的组合创建。
• 详细信息: 关于源数据集的详细信息，请参阅论文。

数据集结构

sh dataset ├── BTCV │ ├─ image │ │ ├── xxx.png │ │ ├── .... │ │ ├── xxx.png │ ├── label │ │ ├── xxx.npz │ │ ├── .... │ │ ├── xxx.npz │ ├── imask │ │ ├── xxx.npy │ │ ├── .... │ │ ├── xxx.npy │ └── dataset.json

数据集获取

• 获取方式: 数据集将通过 HuggingFace 平台提供。
• 示例数据: 提供了一个小样本演示数据集 IMIS-Bench/dataset。

引用

bibtex @article{cheng2024interactivemedicalimagesegmentation, title={Interactive Medical Image Segmentation: A Benchmark Dataset and Baseline}, author={Junlong Cheng and Bin Fu and Jin Ye and Guoan Wang and Tianbin Li and Haoyu Wang and Ruoyu Li and He Yao and Junren Chen and JingWen Li and Yanzhou Su and Min Zhu and Junjun He}, year={2024}, eprint={2411.12814}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2411.12814}, }