IDC CMB-GEC 胃食管癌数据集

IDC CMB-GEC 是来自影像数据共享平台 IDC 的胃食管癌数据集,肿瘤位置为食管,共纳入 16 名受试者。该数据属于美国国家癌症研究所 Cancer Moonshot Biobank 计划,该计划旨在支持耐药性与敏感性研究及其他 NCI 资助的癌症研究,纵向采集生物样本及关联数据,覆盖至少

idc
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医学影像Gastroesophageal CancerEsophagus
IDC CMB-GEC

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

IDC CMB-GEC 胃食管癌数据集

IDC CMB-GEC 是来自影像数据共享平台 IDC 的胃食管癌数据集,肿瘤位置为食管,共纳入 16 名受试者。该数据属于美国国家癌症研究所 Cancer Moonshot Biobank 计划,该计划旨在支持耐药性与敏感性研究及其他 NCI 资助的癌症研究,纵向采集生物样本及关联数据,覆盖至少 10 种癌症类型、至少 1000 名患者。本数据集可用于食管癌相关影像研究(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC collection CMB-GEC。癌症类型:胃食管癌。肿瘤位置:食管。受试者:16。Cancer Moonshot Biobank( NCI 资助的癌症研究倡议,目标是提高研究人员对癌症以及如何干预癌症发生和进展的理解。在这项研究过程中,将纵向采集生物样本(医疗过程中取出的血液和组织)及相关数据,来自至少 10 种癌症类型的至少 1000 名患者,这些患者代表美国的人口多样性,并在多个 NCI Community Oncology 接受标准治疗(

【主题与分类】

主题标签:Gastroesophageal Cancer、Esophagus。本站分类:肿瘤/食管癌。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cmb_gec

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源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cmb_gec

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

IDC 数据集 CMB-GEC。癌症类型:胃食管癌。肿瘤位置:食管。受试者:16 例。癌症登月生物样本库(https://moonshotbiobank.cancer.gov)是美国国家癌症研究所的一项倡议,旨在支持当前及未来针对耐药性和敏感性以及 NCI 资助的其他癌症研究计划开展的调查,目标是增进研究人员对癌症的理解以及如何干预癌症的发生和进展。在本研究过程中,将纵向采集至少 1000 名患者的生物样本(在医疗操作过程中采集的血液和组织)及相关数据,这些患者涵盖至少 10 种癌症类型,代表美国的人口多样性,并在多个 NCI 社区肿瘤研究计划(NCORP)(https://ncorp.cancer.gov/)站点接受标准治疗(https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/standard-of-care)。本数据集包含从 NCI 癌症登月生物样本库——胃食管癌(CMB-GEC)队列受试者中获取的去标识化放射学和病理组织学影像。

相关的基因组、表型和临床数据将由基因型与表型数据库(dbGaP)(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap/)及其他NCI数据库托管。癌症登月生物样本库影像工作的摘要可在癌症登月生物样本库影像(https://www.cancerimagingarchive.net/research/cmb/)页面查看。请参阅癌症登月生物样本库-胃食管癌采集(CMB-GEC)(https://doi.org/10.7937/E7KH-R486)页面,以了解有关放射学图像的更多信息并获取该采集的任何支持性元数据。请参阅CMB-GEC:癌症登月生物样本库倡议胃食管癌采集的DICOM转换幻灯片显微镜图像(https://doi.org/10.5281/zenodo.13993773)页面,以了解有关组织病理学图像的更多信息并获取该采集的任何支持性元数据。

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

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