3D乳腺X线摄影数据集
数据主题属于肿瘤/乳腺癌方向，支持图像分类、目标检测与图像分割等任务，可用于乳腺病灶识别、定位与分割等医学影像分析研究（来源 Hugging Face，other 许可）
基本信息
资源简介
3D乳腺X线摄影数据集
3D-MammographyDataset 是一个面向乳腺医学影像分析的三维乳腺摄影数据集，由 iMerit, Inc. 发布在 Hugging Face 平台，源站标题为 iMerit/3D-MammographyDataset。本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。该数据集共包含 21 个文件，合计约 650.32 MB，文件涵盖 DICOM 医学影像、JSON、Excel 工作簿与 PNG 图像等格式，主题标签显示其支持图像分类、目标检测与图像分割等任务，可用于乳腺病灶识别、定位与分割等医学影像分析研究。数据集发布时间为 2026-03-10，许可类型为 other，规模类别为 n<1K。
【数据集背景】
该数据集由 iMerit, Inc. 发布，源站为 Hugging Face，源站引用信息为“iMerit, Inc., 3D-MammographyDataset [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/iMerit/3D-MammographyDataset”。从名称与主题标签看，该数据集聚焦三维乳腺摄影影像，属于肿瘤 / 乳腺癌这一医学影像分析方向。其主题标签同时覆盖图像分类、目标检测与图像分割三类任务，说明该数据资源在设计上兼顾了病灶层面的判别、定位与轮廓勾画等多种研究需求。关于数据集的立项动机、临床背景与采集目的，源站未提供。
【数据内容】
数据集共包含 21 个文件，合计约 650.32 MB。文件样例均位于 SampleData/SampleCase1/ 目录下，文件名采用较长的 DICOM 风格数字标识并带有 .green.dcm 后缀，例如 1.3.6.1.4.1.55648.265595070650271516650092994277255035328.130972509934.378569693909.green.dcm、1.3.6.1.4.1.55648.265595070650271516650092994277255035328.18210453335.574004706533.green.dcm、1.3.6.1.4.1.55648.265595070650271516650092994277255035328.202808143902.791023560678.green.dcm 以及 1.3.6.1.4.1.55648.265595070650271516650092994277255035328.305902194203.156372145531.green.dcm 等。按文件格式划分，数据中包含 DICOM 医学影像、JSON、Excel 工作簿与 PNG 图像。数据组织格式标记为 imagefolder，模态为图像。关于各文件的具体数量分布、标注文件的具体字段与类别定义，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 Hugging Face 平台上的 iMerit/3D-MammographyDataset 仓库，发布方为 iMerit, Inc.。文件路径显示数据以 SampleData/SampleCase1/ 这样的样例病例目录形式组织，文件名中的长数字串符合 DICOM 唯一标识的常见形态。关于影像的采集设备、采集机构、采集时间、受试者数量与伦理审批信息，源站未提供。
【适用场景】
依据其主题标签，该数据集可支持图像分类、目标检测与图像分割三类任务，结合肿瘤 / 乳腺癌的分类方向，可用于乳腺病灶的识别、定位与分割等医学影像分析研究。imagefolder 的组织格式与图像模态也便于直接接入常见的深度学习训练流程。关于具体的基准评测设置与推荐评价指标，源站未提供。
【使用方法】
使用时可先下载全部 21 个数据文件，合计约 650.32 MB；随后按文件格式分别读取，其中 DICOM 医学影像需使用相应的医学影像读取工具解析，JSON 与 Excel 工作簿可用于读取配套的结构化信息，PNG 图像可直接作为常规图像载入。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入。关于具体的预处理参数、划分方式与训练配置，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集规模较小，文件数量为 21 个，规模类别标记为 n<1K，且目录结构显示为样例病例形式，可能更适合作为流程验证与示例用途。许可类型为 other，使用前需自行确认具体授权条款。关于数据完整性、标注一致性、类别平衡性与潜在偏倚等方面的评估信息，源站未提供。
【引用与许可】
引用该数据集时可使用源站给出的描述：“iMerit, Inc., 3D-MammographyDataset [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/iMerit/3D-MammographyDataset”。许可标记为 other，具体许可条款内容源站未提供，使用与再分发前应向发布方核实授权范围。
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("iMerit/3D-MammographyDataset")
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/iMerit/3D-MammographyDataset
数据集大小约 674.1 MB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.md
数据集卡片摘录（源站说明）
Access to dataset iMerit/3D-MammographyDataset is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
