癌症 CT 图像数据
CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比
基本信息
资源简介
CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比患者年龄和 CT 图像数据之间的联系，它是 TCGA-LUAD 肺癌 CT 影响数据库的一部分。
该数据集由 Kaggle 于 2016 年发布，相关论文有《Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection》。
CT Medical Image Analysis Tutorial_CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age
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data
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下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("kmader/siim-medical-images")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d kmader/siim-medical-images
unzip siim-medical-images.zip -d siim-medical-images/
数据集大小约 0.26 GB。
数据说明
CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比患者年龄和 CT 图像数据之间的联系，它是 TCGA-LUAD 肺癌 CT 影响数据库的一部分。 该数据集由 Kaggle 于 2016 年发布，相关论文有《Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection》。 CT Medical Image Analysis Tutorial_CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age .torrent 做种 2 正在下载 0 已完成 1,429 总下载量 1,488 CT Medical Image Analysis Tutorial_CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age / README.md 1.24 KB README.txt 2.47 KB samples_0.tif 363.87 MB samples_1.tif 365.87 MB samples_2.tif 367.88 MB data / CT Medical Image Analysis Tutorial_CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age.zip 361.87 MB
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。
许可
CC BY 3.0
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