头颈部CT扫描数据集

该数据集源自kaggle.com,为头颈部癌CT扫描影像子集,原始数据包含来自Québec四家机构298例组织学确诊头颈部癌患者的FDG-PET/CT与放疗计划CT数据,本子集仅聚焦CT扫描

AnthonyTherrienAnthonyTherrien
google_dataset
2023-12-09 更新
浏览 6
医学影像图像分割businesscancerhealth
CT Scan - Head and Neck

基本信息

模态
医学影像
大小
16.487520277 GB
任务类型
图像分割
许可
Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
创建/更新时间
2023-12-09
版本
v3

资源简介

头颈部CT扫描数据集

CT Scan - Head and Neck

该数据集源自kaggle.com,为头颈部癌CT扫描影像子集,原始数据包含来自Québec四家机构298例组织学确诊头颈部癌患者的FDG-PET/CT与放疗计划CT数据,本子集仅聚焦CT扫描。文件以PNG切片形式组织,共20个文件,样例路径含患者编号与切片序号。数据可用于研究头颈部肿瘤特征、影像分析及治疗结局相关探索,适合作为医学影像处理与分割等任务的输入素材(来源 Kaggle,Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023-12-09。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要: 本数据集包含来自Québec四家机构的298例组织学确诊头颈部癌(H&N)患者的FDG-PET/CT与放疗计划CT影像数据。数据集包括2006年4月至2014年11月期间进行的治疗前FDG-PET/CT扫描。治疗前中位间隔为18天(范围:6-66天)。为去标识化,TCIA图像中的日期被修改,同时保留连续扫描之间的时间间隔。数据描述: 本子集仅聚焦于原始数据集中的CT扫描。它为研究头颈部癌的研究人员提供了有价值的见解,提供了一套全面的影像数据,对于理解肿瘤特征和治疗结局至关重要。# 处理工作流概述 本处理工作流旨在处理CT扫描图像

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 6.04 MB。

【主题与分类】

主题标签:business、cancer、health。本站分类:肿瘤/头颈部癌。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/anthonytherrien/ct-scan-head-and-neck

使用许可:Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)。

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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://kaggle.com/datasets/anthonytherrien/ct-scan-head-and-neck

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。

数据集大小约 16.49 GB。

数据说明

AnthonyTherrien (2023). CT Scan - Head and Neck [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/anthonytherrien/ct-scan-head-and-neck

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。

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