数据集概览
定义：百万级神经外科MVD手术标注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手术视频语义分割数据库。汇集 100 万+帧来自合作医疗机构的微血管减压术（MVD）手术显微镜视频帧，经 SOLOv2 预标注 + 神经外科专家人工修正，覆盖24类解剖结构与手术器械的像素级语义分割标注，配备9阶段+8意图多级标签体系。
| 数据集名称 | 百万级神经外科MVD手术标注数据集 |
| 数据总量 | 100 万+ 手术视频帧（逐帧语义分割标注） |
| 标注类别 | 24 类语义分割（12类解剖结构 + 12类手术器械） |
| 阶段标签 | 9 个手术阶段（每帧专属标签），8 类手术意图（多标签） |
| 标注格式 | 像素级语义分割掩码（polygon / RLE / 二值 mask） |
| 标注平台 | CVAT，SOLOv2 预标注 + 人工专家修正 |
| 元数据字段 | 确定性评分（0-1）、遮挡程度（0-2）、可见度（0-100）、质量标志 |
| 质量标志 | 无异常 / 模糊 / 烟雾 / 血液飞溅 / 欠曝，逐帧记录 |
| 标注精度 | 边界精确贴合组织轮廓，杜绝粗糙边缘与近似多边形 |
标注类别体系
解剖结构（12类）
小脑
蛛网膜
脑干
CN5三叉神经
CN7面神经
CN8听神经
CN9/10/11
SCA小脑上动脉
AICA小脑前下动脉
岩上静脉
迷路动脉
静脉
手术器械（12类）
吸引器
电刀
双极电凝镊
钳子
钝性探针
钻头
凯瑞森咬骨钳
脑棉片
剪刀
剥离器
特氟龙垫片
未知器械
手术阶段与动作标注
手术阶段（每帧专属标签）
暴露
打开蛛网膜
小脑牵拉
血管辨识
冲突点辨识
减压
放置特氟龙垫片
止血
关闭
手术意图（多标签）
改善视野
控制出血
松解蛛网膜粘连
辨认颅神经
分离责任血管
减压冲突点
保护神经
清理操作空间
影像数据规范
| 规范项 | 详细说明 |
|---|---|
| 数据格式 | 手术显微镜视频帧，支持 PNG/JPEG 序列导出 |
| 标注格式 | 像素级语义分割掩码（mask），支持 polygon / RLE / 二值 mask |
| 标注平台 | CVAT，SOLOv2 预标注 + 人工专家修正 |
| 元数据字段 | 确定性评分（0-1）、遮挡程度（0-2）、可见度（0-100）、质量标志 |
| 质量标志 | 无异常 / 模糊 / 烟雾 / 血液飞溅 / 欠曝，逐帧记录 |
| 标注精度 | 边界精确贴合组织轮廓，杜绝粗糙边缘与近似多边形 |
标注质量体系
1
视频采集与脱敏
手术显微镜视频经脱敏流水线移除患者信息、日期、机构标识后入库
2
关键帧抽取
按1-5fps采样策略抽取手术关键帧，确保覆盖9个手术阶段全流程
3
SOLOv2预标注
AI模型生成初始语义分割掩码，为24类解剖结构+器械提供基准标注
4
专家修正与交叉审核
神经外科专家逐帧修正，双人交叉验证，不合格帧退回重标
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，仅保留手术视野内解剖结构与器械信息。
| 处理类型 | 详细说明 |
|---|---|
| 已脱敏字段 | 患者姓名、ID、手术日期、医疗机构标识等所有个人身份信息 |
| 保留字段 | 视频帧像素数据、语义分割掩码、阶段/动作/意图标签、不确定性元数据 |
字段数据维度
| 字段名称 | 数据类型 | 维度说明 |
|---|---|---|
| frame_id | String(32) | 视频帧专属标识，关联原始手术视频时间戳 |
| video_id | String(24) | 脱敏手术视频编号，同一台手术共享 |
| frame_index | Integer | 视频帧序号，对应原始视频的时间位置 |
| timestamp_sec | Float | 视频内时间戳（秒），从手术开始计算 |
| surgery_phase | Enum | EXPOSURE | ARACHNOID_OPENING | CEREBELLAR_RETRACTION | VESSEL_ID | CONFLICT_ID | DECOMPRESSION | TEFLON_PLACE | HEMOSTASIS | CLOSURE |
| surgery_intent | Array[Enum] | IMPROVE_VIEW | BLEEDING_CONTROL | ADHESION_RELEASE | CN_IDENTIFY | VESSEL_SEPARATE | DECOMPRESS | NERVE_PROTECT | SPACE_CLEAR |
| anatomy_mask | Polygon/RLE | 12类解剖结构像素级语义分割掩码 |
| instrument_mask | Polygon/RLE | 12类手术器械像素级语义分割掩码 |
| certainty_score | Float | 标注确定性评分 0.0-1.0，低于0.7需复审 |
| occlusion_level | Enum | 0=NONE | 1=PARTIAL | 2=SEVERE |
| visibility_score | Integer | 关键结构可见度 0-100 |
| quality_flag | Enum | NORMAL | BLUR | SMOKE | BLOOD_SPLASH | UNDEREXPOSED |
| annotator_id | String(8) | 脱敏标注人员ID |
| review_status | Enum | PENDING | PASSED | REJECTED | ARBITRATED |
| resolution | String | 视频帧分辨率 "1920x1080" 或 "3840x2160" |
| fps | Integer | 标注帧采样率，通常为1-5fps关键帧 |
脱敏 JSON 数据样例
以下为经脱敏处理的结构化 JSON 样例，真实患者信息已去除，核心医学数据完整保留。
{
"frame_id": "MVD-20240815-0128-F03456",
"video_id": "MVD-SURG-20240815-0128",
"frame_index": 3456,
"timestamp_sec": 1847.5,
"surgery_phase": "DECOMPRESSION",
"surgery_intent": ["DECOMPRESS", "NERVE_PROTECT", "VESSEL_SEPARATE"],
"anatomy_mask": {
"visible_structures": ["CEREBELLUM", "CN5_TRIGEMINAL", "SCA", "PETROSAL_VEIN", "BRAINSTEM"],
"mask_format": "polygon",
"mask_data": "base64_encoded_polygon_coordinates"
},
"instrument_mask": {
"visible_instruments": ["BIPOLAR_FORCEPS", "DISSECTOR", "TEFLON_PLEDGET"],
"mask_format": "polygon",
"mask_data": "base64_encoded_polygon_coordinates"
},
"certainty_score": 0.92,
"occlusion_level": "PARTIAL",
"visibility_score": 85,
"quality_flag": "NORMAL",
"annotator_id": "ANN-0472",
"review_status": "PASSED",
"resolution": "1920x1080",
"fps": 2,
"phase_description": "减压阶段：使用剥离器将责任血管与三叉神经根分离，准备放置特氟龙垫片"
}数据分布统计
35%
减压阶段占比
22%
暴露与打开蛛网膜
18%
血管辨识与冲突点辨识
25%
小脑牵拉/止血/关闭
| 维度 | 分布说明 |
|---|---|
| 手术部位分布 | 三叉神经MVD 68% | 面神经MVD 22% | 舌咽神经MVD 6% | 其他颅神经 4% |
| 责任血管分布 | SCA（小脑上动脉）47% | AICA 28% | 椎基底动脉 12% | 岩静脉 8% | 多血管压迫 5% |
| 视频时长分布 | 2-4小时 55% | 1-2小时 28% | 4-6小时 15% | 6小时以上 2% |
| 分辨率分布 | 1920x1080 78% | 3840x2160 22% |
| 标注帧率 | 2fps 关键帧采样 65% | 1fps 25% | 5fps 高密度采样 10% |
AI 训练适用场景
手术场景理解基础模型
适用模型：Mask2Former / MedSAM / Swin-UNETR / YOLOv8-Seg。多类别语义分割+实例分割，训练手术场景基础模型。
手术阶段自动识别
适用模型：SlowFast / TimeSformer / VideoMAE。9阶段分类+8意图多标签，实现手术流程自动记录与关键事件检测。
术中实时导航辅助
适用模型：YOLO-Surgical / DeepLabV3+。关键结构实时分割+器械追踪+危险区域预警。
手术技能评估
适用模型：OSATS自动评分 / 图神经网络。器械运动轨迹分析+操作规范性评分+学习曲线建模。
手术报告自动生成
适用模型：多模态LLM。视频-文本多模态训练，自动生成结构化手术记录。
外科教学与模拟训练
适用模型：VR手术模拟数据源 / 标准术式参考库 / 并发症预警训练。
常见问题
标注的解剖结构是否包含血管变异？
是。标注涵盖标准解剖与常见变异，如SCA分支类型、岩静脉引流模式、AICA走行变异等，并在元数据中标注变异类型。
手术阶段标签是如何定义的？
由2名神经外科主治医师依据MVD手术标准流程共识定义9个阶段，每帧分配专属阶段标签，过渡帧由仲裁人判定。
数据是否支持时序建模？
支持。每帧携带timestamp_sec和frame_index字段，可重建完整手术时间线，支持LSTM/Transformer时序模型训练。
如何处理不同手术显微镜的色彩差异？
标注前对所有视频进行白平衡校正和色彩归一化预处理，元数据记录原始设备型号与色彩空间参数。
是否可以只购买特定手术阶段的子集？
支持按手术阶段、解剖结构类别、器械类别进行子集筛选，可提供定制化数据包。
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%+