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医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中，我们引入了一个开放的三维颅内动脉瘤数据集 IntrA，而不是二维医学图像，这使得基于点和基于网格的分类和分割模型的应用成为可能。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤和提取颈部以进行医学和深度学习其他领域（如正常估计和表面重建）的夹闭手术。我们通过测试最先进的网络提供了一个大规模分类和部分分割的基准。我们还讨论了每种方法的性能，并展示了我们数据集的挑战。发布的数据集可以在这里访问：https://github.com/intra3d2019/IntrA。
IntrA：用于深度学习的 3D 颅内动脉瘤数据集
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