三维光声数值乳腺体模与模拟OAT测量数据（自然形状，4个病灶）

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad4ae957392b13890c4a1a5384e45b11b9a80fe9841d1b4cdbedcd14cf2ff82fc

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

手稿的配套数据集：Seonyeong Park, Umberto Villa, Fu Li, Refik Mert Cam, Alexander A. Oraevsky, Mark A. Anastasio，“用于实现乳腺癌定量光声计算机断层扫描计算研究的随机三维数值体模”，J. Biomed. Opt. 28(NO) 文章编号# (2023年某月某日) https://doi.org/DOI_NUMBER 本数据集包含40组三维（3D）数值乳腺体模（NBP），用于光声断层扫描（OAT）的虚拟成像试验（VIT），以及相应的模拟多波长光通量分布、诱导初始压力分布和OAT测量数据。这些NBP具有自然形状，并且在40个NBP中每个都插入了四个不同大小的病灶，这些病灶仅由存活的肿瘤细胞区域组成。这些NBP对应于乳腺影像报告和数据系统（BI-RAD®）中定义的以下四种乳腺密度类型之一：A：乳腺几乎完全为脂肪；B：乳腺有散在的纤维腺体密度区域；C：乳腺呈不均匀致密；D：乳腺极度致密。

每个NBP集包含：组织标签图（解剖学NBP）；功能特性和发色团浓度图（功能性NBP）；多个照明波长下的光学特性图（光学吸收和散射系数、散射各向异性和折射率）（光学NBP）；声学特性（声速、密度和声衰减）图（声学NBP）；模拟的多波长光通量分布；模拟的多波长诱导初始压力分布；模拟的多波长声学测量。组织标签图（解剖学NBP）是通过采用我们对美国食品药品监督管理局（FDA）虚拟影像临床试验监管评估（VICTRE）项目工具的改编以及我们的python库在皮肤层下引入血管系统而创建的。在每个NBP中，

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。