肺癌脑转移MRI病理配准数据集
包含肺癌脑转移患者术前MRI、病灶分割和匹配病理切片，可用于影像病理多模态分析。由Yale School of Medicine提供，来自The Cancer Imaging Archive，包含111条数据记录，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
肺癌脑转移MRI病理配准数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 19.21 GB、103 例受试者，主题涵盖 Malignant Lung Neoplasm、Lung Adenocarcinoma、Lung Squamous Cell Carcinoma、Metastatic disease，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MR Imaging and Segmentations with Matched Brain Biopsy Pathology Slides from Patients with Brain Metastases from Primary Lung Cancer》。源站首次发布：2025/11/13。
【数据内容】
源站原始描述：To validate the representativeness of the patient population in this study, prognoses were compared with those reported in the GPA studies by Sperduto 2022 . GPA, a widely-used prognostic index, stratifies patients with brain metastases based on clinical and molecular characteristics, as detailed in Data Acquisition. These factors were collected, and GPA scores were calculated for each patient. Kaplan-Meier survival analyses were performed for each histologic subtype, and the Mantel-Cox log-rank…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/k0sm-y874。
【主题与分类】
源站学科分类：Histopathology、Whole Slide Image、MR、Segmentation、Demographic、Measurement。主题标签：Malignant Lung Neoplasm、Lung Adenocarcinoma、Lung Squamous Cell Carcinoma、Metastatic disease。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/brain-mets-lung-mri-path-segs/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Chadha, S., Sritharan, D., Dolezal, D., Chande, S., Hager, T., Bousabarah, K., Aboian, M., chiang, v., Lin, M., Nguyen, D., Aneja, S. (2025). MR Imaging and Segmentations with Matched Brain Biopsy Pathology Slides from Patients with Brain Metastases from Primary Lung Cancer (Brain-Mets-Lung-MRI-Path…
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。
数据说明
包含肺癌脑转移患者术前MRI、病灶分割和匹配病理切片，可用于影像病理多模态分析。
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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