BoneMet/BoneMet
BoneMet数据集是一个针对乳腺癌骨转移研究的大规模多模态医学数据集，包含超过50TB的2D X射线图像、3D CT扫描以及生物数据（如医疗记录和骨定量分析），数据来源于2019年至2024年间的数千只小鼠实验；该数据集主要用于医学影像分析、癌症转移机制探索以及辅助诊断算法的开发，并通过提供的API工具支持CT图像分割、配准和裁剪等处理任务。
基本信息
资源简介
BoneMet数据集是一个专门针对乳腺癌骨转移（BTBM）诊断和预后研究的大规模多模态医学数据集。该数据集包含超过50TB的多模态医学数据，涵盖2D X射线图像、3D CT扫描以及详细的生物数据（如医疗记录和骨定量分析）。数据来源于2019年至2024年间对数千只小鼠的实验采集。数据集分为六个主要部分：Rotation-X-Ray（旋转X射线）、Recon-CT（重建CT）、Seg-CT（分割CT）、Regist-CT（配准CT）、RoI-CT（感兴趣区域CT）和MiceMediRec（小鼠医疗记录）。此外，还提供了BoneMet软件包，包含三种API工具，分别用于CT图像分割、CT图像配准和基于感兴趣区域的CT图像裁剪，以提升数据集的易用性和促进广泛传播。该数据集主要应用于医学影像分析、癌症转移机制研究以及辅助诊断算法开发等领域。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("BoneMet/BoneMet")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/BoneMet/BoneMet
数据说明
BoneMet数据集是一个专门针对乳腺癌骨转移（BTBM）诊断和预后研究的大规模多模态医学数据集。该数据集包含超过50TB的多模态医学数据，涵盖2D X射线图像、3D CT扫描以及详细的生物数据（如医疗记录和骨定量分析）。数据来源于2019年至2024年间对数千只小鼠的实验采集。数据集分为六个主要部分：Rotation-X-Ray（旋转X射线）、Recon-CT（重建CT）、Seg-CT（分割CT）、Regist-CT（配准CT）、RoI-CT（感兴趣区域CT）和MiceMediRec（小鼠医疗记录）。此外，还提供了BoneMet软件包，包含三种API工具，分别用于CT图像分割、CT图像配准和基于感兴趣区域的CT图像裁剪，以提升数据集的易用性和促进广泛传播。该数据集主要应用于医学影像分析、癌症转移机制研究以及辅助诊断算法开发等领域。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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