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张小明 2026/1/10 6:08:20
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ACDC#xff08;Automated Cardiac Diagnosis Challenge#xff09;数据集是心脏 MRI 分割领域中最具代表性和权威性的公开数据集之一#xff0c;最早来源于 MICCAI 2017 ACDC Challenge#xff0c;广泛用于评估模型…ACDC 数据集简介心脏 MRI 分割ACDCAutomated Cardiac Diagnosis Challenge数据集是心脏 MRI 分割领域中最具代表性和权威性的公开数据集之一最早来源于MICCAI 2017 ACDC Challenge广泛用于评估模型在心脏结构分割与心功能分析任务中的性能。1. 数据集概述ACDC 数据集共包含100 例心脏 cine MRI 扫描每个病例均为短轴Short-Axis, SAX视角主要标注了以下三种心脏关键结构Right VentricleRV右心室Left VentricleLV左心室MyocardiumMYO心肌该数据集重点关注心腔结构及心肌区域的精细分割是研究心脏解剖结构建模与形变分析的经典基准。2. 数据划分方式在大量工作中研究者通常遵循TransUNet采用的数据划分策略训练集70 例验证集10 例测试集20 例这种划分方式在当前文献中被广泛采用便于不同方法之间进行公平对比。3. 数据特点与挑战ACDC 数据集具有以下显著特点与挑战心脏周期性形变明显心脏在舒张期与收缩期之间存在显著结构变化对模型的鲁棒性提出较高要求。心肌结构细薄MYO 属于典型的薄壁结构容易出现断裂或过分割。右心室形态不规则RV 边界模糊几何形态变化大增加了分割难度。4. 常用评测指标ACDC 数据集通常采用以下评测指标Dice Similarity CoefficientDSCHausdorff DistanceHD / HD95在论文中通常分别报告RV、LV 和 MYO的 Dice 值及其平均性能。5. 小结ACDC 数据集通过其清晰的任务定义和高度结构化的标注方式为心脏 MRI 分割研究提供了稳定可靠的实验平台是验证新型网络结构和注意力机制有效性的重要基准数据集。