LesionLocator
包含23,262个注释的医学扫描，用于零样本病变分割和纵向跟踪的多模态数据集。
基本信息
资源简介
LesionLocator
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MIC-DKFZ/LesionLocator》。源站首次发布：2025-02-28。
【数据内容】
源站原始描述：LesionLocator is a framework for zero-shot lesion segmentation and longitudinal tumor tracking in 3D full-body imaging
【主题与分类】
主题标签：3d、lesion、segmentation、tracking、tumor。
【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://github.com/MIC-DKFZ/LesionLocator
使用许可：GPL-3.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-09-21，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
git clone https://github.com/MIC-DKFZ/LesionLocator.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/MIC-DKFZ/LesionLocator/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
LesionLocator数据集由德国癌症研究中心创建，包含23,262个注释的医学扫描及综合纵向数据，涵盖多种成像模态、病变大小和类型，用于零样本病变分割和自动化纵向病变跟踪。
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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