GDC HCMI-CMDC：人类癌症模型倡议的NCI癌症模型开发
该数据集来自GDC的HCMI-CMDC项目，即人类癌症模型倡议的NCI癌症模型开发，属于肿瘤/乳腺癌分类。原发部位涵盖舌其他及未特指部位、胃、支气管和肺、喉、子宫NOS
基本信息
资源简介
GDC HCMI-CMDC：人类癌症模型倡议的NCI癌症模型开发
该数据集来自GDC的HCMI-CMDC项目，即人类癌症模型倡议的NCI癌症模型开发，属于肿瘤/乳腺癌分类。原发部位涵盖舌其他及未特指部位、胃、支气管和肺、喉、子宫NOS。疾病类型包括导管和小叶肿瘤、复杂混合和间质肿瘤、血管肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮肿瘤NOS等。包含805例病例、43662个文件，总大小295281.6 GB，提供临床、生物样本、RNA-Seq、WXS、甲基化和影像数据，分为开放和受控访问层级，可用于癌症基因组学与模型开发研究（来源 portal.gdc.cancer.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：GDC项目HCMI-CMDC（人类癌症模型倡议的NCI癌症模型开发）。原发部位：舌其他及未特指部位、胃、支气管和肺、喉、子宫NOS。疾病类型：导管和小叶肿瘤、复杂混合和间质肿瘤、血管肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮肿瘤NOS。项目：HCMI。病例数：805。文件数：43,662。总大小：295281.6 GB。NCI基因组数据共享协调癌症基因组学项目（临床、生物样本、RNA-Seq、WXS、甲基化和影像数据；开放和受控访问层级）。
【主题与分类】
主题标签：Ductal and Lobular Neoplasms、Complex Mixed and Stromal Neoplasms、Blood Vessel Tumors、Fibromatous Neoplasms、Epithelial Neoplasms, NOS、Mature T- and NK-Cell Lymphomas、Complex Epithelial Neoplasms、Squamous Cell Neoplasms、Soft Tissue Tumors and Sarcomas, NOS、Lymphoid Leukemias。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://portal.gdc.cancer.gov/projects/HCMI-CMDC
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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
源站：https://portal.gdc.cancer.gov/projects/HCMI-CMDC
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 317056.20 GB。
数据说明
GDC项目HCMI-CMDC（NCI癌症模型开发，服务于人类癌症模型计划）。原发部位：舌的其他及未特指部位、胃、支气管和肺、喉、子宫，NOS。疾病类型：导管和小叶肿瘤、复杂混合性和间质性肿瘤、血管肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮性肿瘤，NOS。项目：HCMI。病例数：805。文件数：43,662。总大小：295281.6 GB。NCI基因组数据共享库统一癌症基因组学项目（临床、生物样本、RNA测序、全外显子组测序、甲基化及影像数据；开放和受控访问层级）。
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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