cardiac
Medical Segmentation Decathlon（open）
Target: Left Atrium（心房）
Modality: Mono-modal MRI
Size: 30 3D volumes (20 Training + 10 Testing)
Source: King’s College London
Challenge: Small training dataset with large variability
HVSMR 2016
MICCAI子会议；3D心血管磁共振（CMR；1.5T）图像数据集上全心和大血管分割；其中：全心分类包括左，右心房，左，右心室，主动脉，肺静脉，肺动脉以及上腔静脉和下腔静脉。血管（除主动脉外）仅延伸至其起源之外几厘米，心肌类别包括围绕两个心室的粗壮肌肉以及它们之间的隔膜。冠状动脉不包括在血池类别中，如果它们在心室心肌内传播，则被标记为心肌；open
数据集：用于训练/测试的数据的三个选项：
（1）完整的轴向图像，即原始图像和标签（train dataset）
（2）裁剪的轴向图像和标签（train dataset）
（3）裁剪的图像已转换为近似的短轴视图（train dataset）
Cardiac MRI dataset（open）
数据集：来自33例被试，每例沿长轴包括20帧和8-15个切片，共7980张16bits Dicom in .mat。并进行了手动分割，其中左心室的心内膜和心外膜均可见，总共分割了5011个MR图像和10022个轮廓。
Else：
CoronARe（17）（few people follow）
MICCAI子会议；从X射线血管造影术进行冠状动脉重建；需申请
数据集：470M；XCAT模拟的数字幻像图像
带有选择性对比冠状动脉的整个胸部的投影图像（仅左侧支）
在200°和5 s内获得133个投影，960×960像素，各向同性像素尺寸为0.32 mm
80 bpm的心跳
数字减影血管造影（DSA）图像
一致的图像
不一致的不同程度（非零像素的10％，20％，30％）
以密集采样点列表形式的2D中心线
完美提取，即没有异常值
分割不完美，离群值有多个水平（中心线点的10％，20％，30％）
从3D世界到2D像素坐标的投影矩阵
完美的校准，即用于渲染投影的矩阵
Lumen + External Elastic Laminae (Vessel Inner and Outer Wall) Border Detection（11）（few people follow）
血管内外壁边界检测；需email申请
数据集：训练集：将于2011年8月26日提供用于训练的第一组数据集，以及手动注释（占可用数据的25％）。
测试集：将于2011年8月26日提供第二组数据集。但是，注释将仅在研讨会当天发布。
验证集：将随机选择属于测试集的一小部分帧（约10个）。 该数据集将在挑战当天提供。
dataset attributes:
The Right Ventricle Segmentation Challenge（12）
MICCAI子会议；右心室分割挑战；需注册申请
数据集：train valid test 各16例 说明文档
注：数据集效果欠佳，可能有坑，like this
Rotterdam Coronary Artery Algorithm Evaluation Framework
评估和比较用于心脏CT血管造影（CTA）的图像分析的不同算法；冠状动脉算法评估框架&冠状动脉狭窄的检测和定量评估框架；需注册申请；可供下载训练和测试集并进行软件评估，可递交算法结果。