论文页面 - GLI-AL：基于统一解剖-病灶标签的多模态胶质瘤MRI标注资源

来源：https://huggingface.co/papers/2607.22135

摘要

现有的BraTS-GLI数据集为成人胶质瘤MRI分割提供了广泛使用的基准，但其任务定义集中于肿瘤子区域，并未系统性地表示共存的脑白质高信号（WMH）。在联合分割场景中，此类未标注的异常会将病理区域视为正常组织，从而引入任务特定的标签噪声。为解决这一局限，我们提出了BraTS-GLI解剖-病灶（BraTS-GLI Anatomy-Lesion）资源，这是一个基于BraTS2023-GLI训练队列构建的受控访问、仅含标签的衍生资源。该资源提供了1,251套统一的八类解剖-病灶标签集，与原始四模态MRI病例对齐，其中包括116个需修复影像输入的病例的影像修复标签。队列被组织为394例的纯净子集和857例的扩展子集，并附带病例级元数据，涵盖标签来源、影像修复需求、质量控制状态、访问条件、校验和以及发布边界。与原始BraTS-GLI标注相比，该资源通过将健康脑组织及先前未标注的共存异常整合到统一标签空间中，大幅扩展了前景监督。基于MedNeXt和T1/FLAIR输入的验证研究表明，与基线训练相比，WMH感知的监督在域内GLI及外部WMH数据集上均能保持健康组织分割性能，同时提高对共存病灶的敏感性。该资源仅用于科学研究，支持联合解剖-病灶监督、标签噪声分析及可复现评估。数据获取地址：https://www.synapse.org/Synapse:syn75210889/wiki/，代码获取地址：https://github.com/xyx200/brats-gli-anatomy-lesion-code。数据资源DOI：https://doi.org/10.7303/SYN75210889。

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