CancerVerse
CancerVerse是一个大规模腹部3D医学图像分割数据集，含多中心标注，支持迁移学习与算法基准测试。
基本信息
资源简介
CancerVerse
【数据集背景】
本数据集源站标题为《wenxuanchelsea/CancerVerse》。源站首次发布：2026-06-16。
【数据内容】
源站原始描述：# 🩻 CancerVerse ### The first **longitudinal**, **multimodal** CT dataset spanning **13 malignant tumor types** CancerVerse pairs whole-body abdominal/pelvic **CT volumes** with the **radiologists'' own free-text reports**, follows patients **across time**, and is being released in stages — culminating in **expert voxel-level tumor masks** and a deep **clinical & longitudinal annotation layer**. It is built to power the next generation of cancer-aware medical AI: tumor detection and segmentation,…
【数据结构与技术规格】
文件数 22870 个。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、task_categories:image-segmentation、task_categories:image-to-text、license:cc-by-nc-nd-4.0、size_categories:10K<n<100K、region:us、medical-imaging、computed-tomography、oncology、cancer。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/wenxuanchelsea/CancerVerse
使用许可：cc-by-nc-nd-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-07-13，引用时请注意版本时效。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("wenxuanchelsea/CancerVerse")
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/wenxuanchelsea/CancerVerse
数据说明
CancerVerse是一个大规模3D医学图像分割数据集，专注于腹部区域，包含来自多个医疗中心的详细结构化标注，用于支持迁移学习、算法基准测试及3D图像分割任务研究。
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。
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