百万级上腹部CT影像数据集

覆盖肝脏、胆囊、胰腺、脾脏、肾上腺、肾脏及腹腔淋巴结 | DICOM 原始格式 | 薄层CT 512×512+ | 平扫 + 增强

100万+
DICOM切片
7
覆盖器官
512×512+
矩阵分辨率
1.25mm
主力层厚
GE 256排
主力设备

数据集概览

定义：百万级上腹部CT影像数据集是由长沙朗慧信息科技有限公司依托 DataAssetsAPI 平台构建的超大规模医学影像数据库。涵盖肝脏、胆囊、胰腺、脾脏、肾上腺、肾脏及腹腔淋巴结7大器官，100万+ DICOM 影像切片，经严格脱敏并通过五维质量评分体系（S+/S/A/B/C）分档。

数据集名称百万级上腹部CT影像标注数据集
数据总量100 万+ DICOM 影像切片（含平扫+增强序列）
数据格式原始 DICOM 格式，保留完整扫描参数元数据
覆盖器官7大器官：肝脏、胆囊、胰腺、脾脏、肾上腺、肾脏、腹腔淋巴结
矩阵分辨率≥ 512 × 512，部分序列 1024 × 1024
扫描类型上腹部平扫 CT（主力），同患者增强 CT 作为标注参考
层厚分布1.0mm–1.5mm 薄层 CT 占比约 80%
设备分布GE 256 排 CT 占比约 80%，其余厂商设备作为多样性补充
管电流范围200–400 mA（已排除 >800 mA 异常数据）
病程阶段以早中期病程为主，排除治疗后、术后及癌症晚期影像
增强CT间隔同一患者平扫与增强序列拍摄间隔 < 7 天
质量要求不含严重运动伪影与金属伪影

器官与疾病覆盖

数据集覆盖上腹部7大器官，每类器官均含常见病变类型的精细化标注。

肝脏

肝癌 肝脏血管瘤 肝囊肿 FNH 肝硬化

胆囊

胆囊癌 胆囊结石 胆囊息肉

胰腺

胰腺癌 胰腺囊腺瘤 IPMN

脾脏

脾脏血管瘤 脾脏淋巴瘤

肾上腺

肾上腺癌 肾上腺腺瘤

肾脏

肾癌 肾囊肿 血管平滑肌脂肪瘤

腹腔淋巴结

淋巴瘤 淋巴结反应性增生 转移性淋巴结

影像数据规范

规范项详细说明
数据格式原始 DICOM 格式，保留完整元数据（扫描参数、层厚、重建核等）
矩阵分辨率≥ 512 × 512，部分序列 1024 × 1024
扫描类型上腹部平扫 CT（主力），同患者增强 CT 作为标注参考依据
层厚分布1.0mm–1.5mm 薄层 CT 占比约 80%，其余层厚作为多样性补充
设备分布GE 256 排 CT 占比约 80%，其余厂商设备作为多样性补充
管电流范围常规上腹部扫描 200–400 mA，排除 800 mA 以上数据
病程阶段以早中期病程为主，排除治疗后、术后及癌症晚期影像
增强CT间隔同一患者平扫与增强序列拍摄时间间隔小于一周
质量要求不含严重运动伪影与金属伪影

字段数据维度

字段名称数据类型维度说明
patient_anon_idString(24)脱敏患者专属标识，关联同患者多次检查记录
study_uidString(64)DICOM Study Instance UID，标识单次CT检查
series_uidString(64)DICOM Series Instance UID，标识同一扫描序列
slice_indexInteger影像切片序号，单次检查可包含 200-600+ 张切片
scan_typeEnumPLAIN | ENHANCED_ARTERIAL | ENHANCED_VENOUS | ENHANCED_DELAYED
modalityEnumCT | CECT | CT_SPIRAL
slice_thicknessFloat层厚 0.625-5.0 mm，主力数据集 1.0-1.5 mm 占比约80%
matrix_sizeString重建矩阵尺寸 "512x512" 或 "1024x1024"
kvpInteger管电压 80-140 kVp
tube_current_maInteger管电流 200-400 mA（已排除>800 mA异常数据）
pixel_spacingString像素间距 "0.5\\0.5" mm 至 "0.9\\0.9" mm
organ_labeledArray[Enum]标注器官列表 ["LIVER","GALLBLADDER","PANCREAS","SPLEEN","ADRENAL","KIDNEY","LYMPH_NODE"]
lesion_presentBoolean是否存在病灶（基于放射科报告判断）
lesion_typeEnumMALIGNANT | BENIGN | INFLAMMATORY | CYSTIC | NORMAL
lesion_diameter_mmFloat病灶最大径（mm），来源于影像科测量或标注团队标注
lesion_locationString病灶定位描述（如 LIVER_SEGMENT_VIII）
pathology_confirmedBoolean是否有病理报告确认诊断
age_groupEnum20-30 | 30-40 | 40-50 | 50-60 | 60-70 | 70+
genderEnumMALE | FEMALE
quality_scoreEnumS_PLUS | S | A | B | C（五维质量分档）
motion_artifactEnumNONE | MILD | MODERATE（严重运动伪影已排除）
report_summaryText影像科报告摘要，含病灶描述与诊断结论

标注与报告信息

1

影像科报告

病灶部位、形态特征、病理类型、分期及严重程度评估

2

病理报告

送检组织来源部位、病变性质、分化程度，病例确认金标准

3

多样性覆盖

每类病种覆盖不同年龄、性别，确保模型泛化能力

数据安全与脱敏

所有数据均经过彻底脱敏处理，已去除全部可直接或间接识别个人身份的信息，仅保留与医学研究相关的参数与标签。

处理类型详细说明
已脱敏字段姓名、身份证号、电话号码、住址、住院号等所有个人身份标识
保留字段DICOM 扫描参数、影像像素数据、病灶标注、病理诊断信息

脱敏 JSON 数据样例

以下为经脱敏处理的结构化 JSON 样例。真实姓名、身份证号、手机号、住址等 PII 均已去除，核心医学数据完整保留。

{
  "patient_anon_id": "PAB-CT-20241003-01582",
  "study_uid": "1.2.840.113619.2.xxx.xxx.xxx.xxx.xxx",
  "series_uid": "1.2.840.113619.2.xxx.xxx.xxx.xxx.yyy",
  "slice_index": 245,
  "scan_type": "ENHANCED_ARTERIAL",
  "modality": "CECT",
  "slice_thickness": 1.25,
  "matrix_size": "512x512",
  "kvp": 120,
  "tube_current_ma": 350,
  "pixel_spacing": "0.7\\0.7",
  "organ_labeled": ["LIVER", "PANCREAS", "KIDNEY"],
  "lesion_present": true,
  "lesion_type": "MALIGNANT",
  "lesion_diameter_mm": 32.5,
  "lesion_location": "LIVER_SEGMENT_VIII",
  "pathology_confirmed": true,
  "age_group": "50-60",
  "gender": "MALE",
  "quality_score": "S",
  "motion_artifact": "NONE",
  "report_summary": "肝右叶VIII段见一大小约32.5×28.0mm低密度占位，增强扫描动脉期明显强化，门脉期及延迟期廓清，考虑原发性肝细胞癌可能。胰腺及双肾未见明显异常。"
}

AI 训练适用场景

病灶检测与分割

适用模型：nnU-Net / YOLOv8-3D / Mask R-CNN / SAM-Med。基于薄层CT训练端到端的上腹部多器官病灶检测与分割模型，支持7大器官同步分析。

良恶性分类

适用模型：ResNet-3D / Swin Transformer / DenseNet。利用增强CT多期相特征，训练血管瘤 vs 恶性肿瘤的自动鉴别模型，辅助LI-RADS标准化分级。

多器官联合分析

适用模型：nnU-Net多类别分割 / TransUNet / TotalSegmentator。同一CT扫描中同时分割和分类肝脏、胰腺、肾脏等多器官病灶，实现上腹部全景诊断。

影像组学与预后预测

适用模型：PyRadiomics + XGBoost / Random Forest。从分割掩码中提取1000+维影像组学特征，构建肿瘤预后预测、淋巴结转移风险评估等模型。

影像报告自动生成

适用模型：多模态LLM / Vision-Language Model。影像-文本配对数据训练自动报告生成系统，输出结构化影像报告，提升放射科工作效率40%以上。

淋巴结转移预测

适用模型：GNN图神经网络 / 3D CNN。腹腔淋巴结检测与转移风险评分，辅助肿瘤分期和治疗方案决策。

数据采集与质控体系

1

原始数据采集

从合作影像中心采集DICOM原始数据，经脱敏流水线去除PHI后入库

2

影像质控筛选

自动检测运动伪影、金属伪影、扫描范围不全等质量问题，剔除不合格影像

3

病灶标注与审核

由医学影像专家进行病灶ROI标注，经双人复核+仲裁机制确保标注精度

4

质量分档入库

根据影像质量、标注完整度、病理确认度综合评分为S+/S/A/B/C五档

常见问题

是否包含增强CT三期数据？
包含。约35%的CT检查含平扫+动脉期+门脉期+延迟期三期/四期增强扫描，标注在同一期相之间配准对齐。
是否提供器官分割预训练权重？
提供基于TotalSegmentator和nnUNet的预训练权重，支持快速fine-tune。
罕见病灶样本量如何？
罕见类型（如胰腺神经内分泌肿瘤、肝脏FNH、肾上腺嗜铬细胞瘤）各1500-5000例不等，建议结合数据增强和小样本学习技术。
数据集是否限制研究领域？
不限制。可用于病灶检测、器官分割、良恶性分类、手术规划、多模态融合等各类医学影像AI研究。
如何获取数据或商务咨询？
本数据集由长沙朗慧信息科技有限公司旗下 DataAssetsAPI 平台运营。支持按需定制（按器官、疾病类型、质量等级灵活组合）和标准数据集两种模式。请联系我们获取详细数据目录和报价方案。

认证专家网络

5000+
认证科研专家

覆盖数学、物理、化学、生物、地学、计算机六大学科

四重
质量审核体系

学术资质审核、专业能力评估、数据标注培训、质量持续监控

AI+
人机协同标注

AI预标注+专家复核，效率提升300%，准确率99.5%+

需要定制化的上腹部CT数据方案？

长沙朗慧信息科技有限公司 DataAssetsAPI 平台，致力于为 AI 企业、科研机构提供高质量、合规的医疗影像数据资产。支持按器官、疾病类型、质量等级、数量规模灵活组合。

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