约翰斯·霍普金斯大学 发布 PanTS 数据集, 应用在 医学影像分析、胰腺肿瘤 领域

约翰斯·霍普金斯大学 本次发布的数据集 PanTS, PanTS是一个大规模、多机构合作的胰腺肿瘤分割数据集，旨在推动胰腺CT分析的深入研究。该数据集包含来自145个医疗中心的36,390张CT扫描图像，并由专家验证，对超过993,000个解剖结构进行了逐体素注释，包括胰腺肿瘤、胰腺头部、体部和尾部以及24个周围解剖结构，如血管/骨骼结构和腹部/胸部器官。每个扫描图像都包括元数据，如患者年龄、性别、诊断、对比阶段、平面间距、切片厚度等。在PanTS上训练的AI模型在胰腺肿瘤检测、定位和分割方面表现显著优于在现有公开数据集上训练的模型。PanTS作为同类中最大和最全面的资源，为开发和评估胰腺CT分析中的AI模型提供了一个新的基准。

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