RIDER Lung CT 肺癌 CT 影像数据集

RIDER Lung CT Dataset 是用于评估非小细胞肺癌患者 CT 扫描图像的肿瘤变异性数据集,其包含 15419 张图片。该数据集包含 32 名非小细胞肺癌患者的信息,每位患者均在 15 分钟内通过相同方案进行两次胸部 CT 扫描,放射科医生则在图像中独立测量每个肿瘤的最大直径,并且计算机软件会被用于协助测

癌症影像档案 TCIA癌症影像档案 TCIA
wiki.cancerimagingarchive.net
2024-06-25 更新
浏览 17
影像、表格分割、检测

基本信息

模态
影像、表格
大小
3.48 GB
数据量
15419
任务类型
分割、检测
许可
Non-Commercial
创建/更新时间
2024-06-25

资源简介

RIDER Lung CT Dataset 是用于评估非小细胞肺癌患者 CT 扫描图像的肿瘤变异性数据集,其包含 15419 张图片。该数据集包含 32 名非小细胞肺癌患者的信息,每位患者均在 15 分钟内通过相同方案进行两次胸部 CT 扫描,放射科医生则在图像中独立测量每个肿瘤的最大直径,并且计算机软件会被用于协助测量,并使用一致性相关系数和 Bland-Altman 图协助评估。

该数据集由癌症影像档案 TCIA 于 2015 年发布,相关论文有《Data From RIDER – Lung CT:The Cancer Imaging Archive》。

RIDER Lung CT

.torrent

做种

3

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已完成

1,237

总下载量

2,640

RIDER Lung CT

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README.md

1.55 KB

README.txt

3.1 KB

data

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RIDER Lung CT.zip

3.48 GB

RIDERLungCT_MetaData.csv

3.48 GB

MSKCC RepeatCT Lesion notes for RIDER.xls

467.6 KB

原始链接

https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/RIDER+Lung+CT

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使用方式

数据集获取(TCIA 标准方式)

方式一:NBIA 搜索

  1. 打开 NBIA 搜索页(免费注册 TCIA 账号);
  2. 按本数据集 Collection 名称筛选(见源站页面),加入 Download Basket;
  3. 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。

方式二:NBIA API(程序化)

curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json

方式三:TCIA Manifest + dicomsort

在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。

数据集大小约 3.48 GB

数据说明

RIDER Lung CT Dataset 是用于评估非小细胞肺癌患者 CT 扫描图像的肿瘤变异性数据集,其包含 15419 张图片。该数据集包含 32 名非小细胞肺癌患者的信息,每位患者均在 15 分钟内通过相同方案进行两次胸部 CT 扫描,放射科医生则在图像中独立测量每个肿瘤的最大直径,并且计算机软件会被用于协助测量,并使用一致性相关系数和 Bland-Altman 图协助评估。 该数据集由癌症影像档案 TCIA 于 2015 年发布,相关论文有《Data From RIDER – Lung CT:The Cancer Imaging Archive》。 RIDER Lung CT .torrent 做种 3 正在下载 0 已完成 1,237 总下载量 2,640 RIDER Lung CT / README.md 1.55 KB README.txt 3.1 KB data / RIDER Lung CT.zip 3.48 GB RIDERLungCT_MetaData.csv 3.48 GB MSKCC RepeatCT Lesion notes for RIDER.xls 467.6 KB

数据加载示例(DICOM 影像)

import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array

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