WAW-GliomAI 数据集：弥漫性胶质瘤的多参数 MRI、手动分割、影像组学与分子谱

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15621812

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数据说明

WAW-GliomAI数据集包含N=192例经组织病理学确诊的弥漫性胶质瘤（WHO 2–4级）成年患者的切除前和切除后多参数脑MRI图像，并标注了多腔室肿瘤分割、全面的分子谱分析以及为每个肿瘤亚区提取的放射组学特征。该数据集还附有临床和人口统计学信息。摘要 胶质瘤是成人中最常见的原发性恶性脑肿瘤。最新的2021年WHO中枢神经系统分类强调了IDH突变、1p/19q共缺失和MGMT启动子甲基化等分子生物标志物在胶质瘤分级和指导治疗决策中的作用。然而，分子谱分析需要通过活检或切除进行侵入性采样，这并非总是可行或没有风险。为支持基于人工智能的研究方法，我们提出了WAW-GliomAI数据集——一个影像-基因组学资源，整合了多参数MRI、经专家验证的肿瘤分割、放射组学特征以及通过下一代测序（NGS）获得的相应分子数据。

该数据集包含肿瘤亚区的详细标注（强化肿瘤、坏死、FLAIR高信号异常和切除腔）、标准化的MRI图像采集，以及与临床相关的分子改变，包括IDH1/2突变状态、1p/19q共缺失、TERT、EGFR扩增等。该数据集支持放射基因组学、分子预测和可解释AI模型的研究，以支持胶质瘤分类和个性化治疗策略，并与WHO CNS 5框架保持一致。技术信息 WAW-GliomAI数据集包括四个主要组成部分：1. 临床和分子数据（表格形式）所有患者级别的临床和分子变量均提供在一个名为“clinical__molecular_data”的表格文件中。每位患者均被分配一个唯一标识符（pat_id），用于关联影像数据、分割和放射组学。分子谱分析包括关

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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