LA-Breast DCE-MRI 数据集

每个研究按 MRI_N 匿名化命名,含 15 个影像序列,包括增强前 T1 脂肪饱和动态序列、5 个增强后动态序列、无脂肪饱和 T1 与 T2、ADC 及扩散图像,均以 DICOM 3.0 存储

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2024-06-07 更新
浏览 4
医学影像分类乳腺癌DCE-MRI拉丁美洲患者DICOM多序列影像回顾性研究
LA-Breast DCE-MRI Dataset

基本信息

模态
医学影像
大小
3.119707421 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2024-06-07
版本
v1

资源简介

LA-Breast DCE-MRI 数据集

LA-Breast DCE-MRI Dataset

LA-Breast DCE-MRI Dataset 来源于 data.mendeley.com,包含拉丁美洲患者的回顾性乳腺 DCE-MRI 影像。每个研究按 MRI_N 匿名化命名,含 15 个影像序列,包括增强前 T1 脂肪饱和动态序列、5 个增强后动态序列、无脂肪饱和 T1 与 T2、ADC 及扩散图像,均以 DICOM 3.0 存储。数据来自多台 1.5T 扫描仪,使用钆基对比剂。该数据集可用于乳腺癌影像分析、多序列特征研究及算法开发与验证(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024-06-07。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):图像选自对应拉丁美洲患者的回顾性研究。研究根据采集参数进行选择,目的是保持多样性同时确保研究间的同质性。每项研究按照“MRI_N”约定进行匿名化,其中 N 代表患者的整数编号(1 至 200 之间)。每项研究包含 15 个成像序列:增强前 T1 脂肪饱和动态序列(d0)、五个增强后 T1 脂肪饱和动态序列(d1 至 d5)、无脂肪饱和 T1(t1)、无脂肪饱和 T2(t2)、表观扩散系数图像(ADC)和扩散图像(Diff)。所有图像序列均使用标准 DICOM 3.0 获取和存储。此外,所有研究均使用多台 1.5T 扫描仪采集,所有对比剂均为钆基,剂量在 0.014 至 0.016 l/mol 之间,因为它们是回顾性获取的

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 3.12 GB。数据集 DOI:10.17632/8rzyn3ng9c.1。

【主题与分类】

主题标签:乳腺癌、DCE-MRI、拉丁美洲患者、DICOM、多序列影像、回顾性研究。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/8rzyn3ng9c

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使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/8rzyn3ng9c/1

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 3.12 GB。

数据说明

Ruben Fonnegra (2024). LA-Breast DCE-MRI Dataset [Dataset]. http://doi.org/10.17632/8rzyn3ng9c.1

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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