儿童高级别胶质瘤 MR 影像数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.7937/v8h6-bg25

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

DFCI-BCH-BWH-PEDs-HGG 2023数据集是BraTS-PEDs 2023/2024挑战赛的一个子集。DFCI-BCH-BWH-PEDs-HGG 2023数据集包含一个回顾性多机构队列，涉及常规/结构性磁共振成像（MRI）序列，包括钆增强前后T1加权（标记为T1和T1 CE）、T2加权（T2）以及T2加权液体衰减反转恢复（T2-FLAIR）图像，来自波士顿儿童医院和Dana-Farber癌症研究所（n=61）。纳入标准包括经组织学证实的高级别胶质瘤儿科受试者，即高级别星形细胞瘤和弥漫性中线胶质瘤（DMG），包括经放射学或组织学证实的弥漫性内生性脑桥胶质瘤（DIPG）。排除标准包括：（1）图像质量评估为低质量或存在伪影，无法进行可靠的肿瘤分割。（2）年龄小于一个月的婴儿。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。