头颈部肿瘤靶区的自动勾画数据集

数据集获取

源站：https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=67424138195d262b8b446ad8&type=1

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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

该数据集是一个用于头颈部肿瘤放射治疗靶区自动勾画的医学影像数据集。数据集包含17例患者的CT影像数据、由经验丰富的放射科医生标注的真实靶区标签，以及两次自动分割预测结果。数据来源于北京大学口腔医院，患者为18岁以上需接受放射性粒子植入治疗的头颈部肿瘤患者。CT扫描与重建由专业影像科医生完成，标注由三位具有5年以上经验的放射科医生执行，以腮腺肿瘤切除后用于粒子植入的肿瘤靶区作为标注标准。数据集主要用于支持头颈部肿瘤靶区自动分割算法的研究、验证与优化，可应用于智能化125I粒子植入计划设计及剂量管理软件系统中的自动勾画功能开发。

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。