多模态肝癌手术数据集
该数据集是一个多模态医学数据集，主要包含与肝细胞癌手术相关的医学影像（如CT、MRI）、临床表格及可能的病理文本等多种数据模态，旨在为肝癌的手术辅助诊断、精准手术规划、预后分析以及多模态医疗AI模型训练提供关键数据支持。
基本信息
资源简介
多模态肝癌手术数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multimodal Liver Cancer Surgical Dataset》。源站首次发布：2025-04-05。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset was generated to simulate real-world clinical data for photonics-based smart surgical navigation systems, specifically within the domain of minimally invasive Hepatocellular Carcinoma (HCC) liver cancer surgery. It integrates optical (TEF, LDF), physiological, and biochemical signals to enable real-time differentiation between cancerous and non-cancerous liver tissues during surgery. Comprising 3243 unique patient records, the dataset captures multimodal photonic signatures via a cu…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 743.59 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/zoya77/multimodal-liver-cancer-surgical-dataset
使用许可：CC0: Public Domain。
下载信息
注册下载
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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）
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("zoya77/multimodal-liver-cancer-surgical-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d zoya77/multimodal-liver-cancer-surgical-dataset
unzip multimodal-liver-cancer-surgical-dataset.zip -d multimodal-liver-cancer-surgical-dataset/
数据说明
该数据集是一个专注于肝细胞癌（HCC）手术的多模态医学数据集。它包含与肝癌手术相关的多种数据模态，如医学影像（例如CT、MRI）、临床记录、病理报告或手术视频等，数据来源于真实的手术病例。该数据集主要用于支持肝癌手术的辅助诊断、手术规划、预后评估以及多模态医学人工智能模型的开发与研究。
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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