IDC TCGA-KIRP 肾乳头状细胞癌影像数据集
IDC TCGA-KIRP 是来自影像数据共享平台 IDC 的 TCGA 集合,聚焦肾乳头状细胞癌(KIRP),肿瘤部位为肾脏,共纳入 291 名受试者

基本信息
资源简介
IDC TCGA-KIRP 肾乳头状细胞癌影像数据集
IDC TCGA-KIRP 是来自影像数据共享平台 IDC 的 TCGA 集合,聚焦肾乳头状细胞癌(KIRP),肿瘤部位为肾脏,共纳入 291 名受试者。该集合包含 CT 与 MR 多序列影像,可与 TCGA 数据门户中同一病例的基因组、临床和病理数据通过唯一病例标识匹配,用于研究临床表型与组织基因组之间的联系。数据适用于影像与基因组关联分析、病例分类及相关研究,更多影像信息可参见 TCGA-KIRP 页面(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 TCGA-KIRP。癌症类型:肾乳头状细胞癌。肿瘤位置:肾脏。受试者:291。癌症影像计划(CIP)( TCGA 的机构的主要研究者直接合作,以获取并加载与 TCGA 数据门户( CT 和 MR 多序列影像集合可通过每个唯一病例标识符与来自 The Cancer Genome Atlas 数据门户的同一病例的大量基因和表达数据相匹配,以研究临床表型与组织基因组之间的联系。请参阅 TCGA-KIRP(
【主题与分类】
主题标签:Kidney Renal Papillary Cell Carcinoma、Kidney。本站分类:肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=tcga_kirp
下载信息
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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。
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=tcga_kirp
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
IDC 数据集 TCGA-KIRP。癌症类型:肾肾乳头状细胞癌。肿瘤位置:肾。受试者:291 例。癌症影像计划(CIP)(http://imaging.cancer.gov/)正与参与 TCGA 的机构的主要研究者直接合作,以获取并加载与 TCGA 数据门户(http://tcga-data.nci.nih.gov/)中存储的基因组、临床和病理数据相关的影像。目前,这一大型肾肾乳头状细胞癌(KIRP)患者的 CT 和 MR 多序列影像集合可通过每个唯一病例标识符与癌症基因组图谱数据门户中同一病例的大量基因和表达数据进行匹配,以研究临床表型与组织基因组之间的联系。请参阅 TCGA-KIRP(https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.ACWOGBEF)页面,以了解有关放射学影像的更多信息并获取该集合的任何支持性元数据。请参阅 TCGA-KIRP 集合的 DICOM 转换幻灯片显微图像(https://doi.org/10.5281/zenodo.12689919)页面,以了解有关组织病理学图像的更多信息并获取该集合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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