TCIA低级别胶质瘤影像数据
低级别胶质瘤MRI影像集合，可作为视神经胶质瘤影像建模参照，由The Cancer Imaging Archive提供，来自TCIA数据库，数据格式为图像，包含159条数据，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0。
基本信息
资源简介
TCIA低级别胶质瘤影像数据
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 2.80 GB、159 例受试者，主题涵盖 Low Grade Glioma，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《LGG-1p19qDeletion》。源站首次发布：2020/06/26。
【数据内容】
源站原始描述：These MRIs are pre-operative examinations performed in 159 subjects with Low Grade Gliomas (WHO grade II & III). Segmentation of tumors in three axial slices that include the one with the largest tumor diameter and ones below and above are provided in NiFTI format. Tumor grade and histologic type are also available. All of these subjects have biopsy proven 1p/19q results, performed using FISH. For the 1p/19q status "n/n" means neither 1p nor 19q were deleted. "d/d" means 1p and 19q are co-delete…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2017.DWEHTZ9V。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、SEG、Molecular Test、Diagnosis。主题标签：Low Grade Glioma。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lgg-1p19qdeletion/
使用许可：CC BY 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/）。
规范引用：Erickson, B., Akkus, Z., Sedlar, J., & Korfiatis, P. (2017). Data from LGG-1p19qDeletion (Version 2) [Data set] . The Cancer Imaging Archive
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据集大小约 28.69 GB。
数据说明
低级别胶质瘤MRI影像集合，可作为视神经胶质瘤影像建模参照。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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