Tlemcen-NeuroOncMRI：阿尔及利亚临床标注多序列脑MRI数据集-97494

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/9ns6748zkc

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。

数据集大小约 335.6 MB。

数据说明

Tlemcen-NeuroOncMRI 是一个经临床注释、与患者关联的脑部 MRI 数据集，在阿尔及利亚特莱姆森抗癌中心回顾性收集。该数据集包含 45 名独立患者，其中 28 例原发性脑肿瘤（PBT）病例和 17 例脑转移（CM）病例，共计 19,009 幅 MRI 图像。该资源还提供患者层面的元数据，以及每位患者一份去标识化的法语临床影像报告。MRI 检查在多个外部影像中心采集，采集方案和序列可用性存在异质性。一个经临床整理的 2,393 幅图像子集（1,334 幅 PBT 和 1,059 幅 CM）被用于配套的患者层面基准测试。由于多幅图像来自同一患者，所有机器学习实验都应使用患者层面的划分以避免数据泄漏；不建议使用随机的切片层面划分。该数据集旨在用于脑肿瘤分类、迁移学习、多模态 MRI-报告建模、放射组学、弱监督学习和可重复性研究。它不包含体素级分割掩膜。

所有数据在发布前均已匿名化处理，用户不得试图重新识别参与者身份。

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。