SynthRAD2023 Grand Challenge数据集
包含1080对脑部和盆腔CT、CBCT和MRI图像，用于放射治疗中合成CT生成的公开数据集。
基本信息
资源简介
SynthRAD2023 Grand Challenge数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SynthRAD2023 Grand Challenge dataset: synthetizing computed tomography for radiotherapy》。源站首次发布：2023。
【数据内容】
源站原始描述：DATASET STRUCTURE The dataset can be downloaded from and a detailed description is offered at "synthRAD2023_dataset_description.pdf". The training datasets for Task1 is in Task1.zip, while for Task2 in Task2.zip. After unzipping, each Task is organized according to the following folder structure: Task1.zip/ ├── Task1 ├── brain ├── 1Bxxxx ├── mr.nii.gz ├── ct.nii.gz └── mask.nii.gz ├── ... └── overview ├── 1_brain_train.xlsx ├── 1Bxxxx_train.png └── ... └── pelvis ├── 1Pxxxx ├── mr.nii.gz ├── ct.…
【主题与分类】
主题标签：medical images、radiotherapy、magnetic resonance imaging、mri、computed tomography、cbct、ct、image synthesis。
【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://zenodo.org/record/7260705
使用许可：Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International。
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
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.7260705
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集由荷兰三所大学医学中心联合创建，包含1080对脑部和盆腔区域的CT、CBCT和MRI图像，覆盖年龄3至93岁的患者。数据来源于多中心合作，采用多种扫描模型和采集设置，确保多样性。主要用于放射治疗中合成CT的生成，评估和开发图像合成算法，以减少患者辐射暴露并提高治疗精确性。
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。
数据缺失？
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