利妥昔单抗联合化疗治疗弥漫性大B细胞非霍奇金淋巴瘤患者（CALGB50303）的肿瘤注释
来自CALGB50303临床试验的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者PET/CT影像注释数据，包含肿瘤病灶标注和跟踪信息，用于癌症研究。
基本信息
资源简介
利妥昔单抗联合化疗治疗弥漫性大B细胞非霍奇金淋巴瘤患者（CALGB50303）的肿瘤注释
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 70.29 MB、155 例受试者，主题涵盖 Lymphoma，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Annotations for Rituximab and Combination Chemotherapy in Treating Patients With Diffuse Large B-Cell Non-Hodgkin''s Lymphoma》。源站首次发布：2026/06/09。
【数据内容】
源站原始描述：a. PERCIST criteria was followed. Specifically, the lesions estimated to have the most elevated SUVmax were annotated. b. Lesions were annotated in the axial plane. If no axial plane were available, lesions were annotated in the coronal plane. c. Lesions were annotated on the attenuation corrected PET series as well as the diagnostic contrast-enhanced CT. If no diagnostic contrast-enhanced CT was available for that timepoint, then the non-contrast CT portion of the PET/CT was annotated. d. A max…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/9JER-G980。
【主题与分类】
主题标签：Lymphoma。
【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://www.cancerimagingarchive.net/analysis-result/calgb50303-tumor-annotations/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Rozenfeld, M., Jordan, P. (2023). Annotations for Rituximab and Combination Chemotherapy in Treating Patients With Diffuse Large B-Cell Non-Hodgkin’s Lymphoma (CALGB50303-Tumor-Annotations) (Version 2) [dataset]. The Cancer Imaging Archive
下载信息
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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（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 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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