OpenSwissHCC：多参数肝脏MRI数据集，含治疗前肝细胞癌的多种肿瘤与肝脏分割

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.17517078

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 14.55 GB。

数据说明

肝细胞癌（HCC）是最常见的原发性肝癌，也是全球癌症相关死亡的主要原因之一。尽管动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）在HCC筛查、诊断和治疗计划中发挥关键作用，但由于公开可用的标注MRI数据集稀缺，用于检测和表征局灶性肝病变的AI模型开发受到阻碍。在此，我们介绍了OpenSwissHCC，这是一个经过整理的多期数据集，包含132例成年慢性肝病患者的多参数DCE-MRI扫描，这些扫描于2011年至2020年间在1.5T和3T MRI扫描仪上采集。该数据集包括HCC阳性（n=63）和HCC阴性（n=69）患者，当能够确信识别时，每位患者在每个序列上最多分割5个病变。

全肝和病灶分割由人工完成并经专家验证，病灶元数据包括LI-RADS评分、大小、肝段位置、主要LI-RADS影像特征（非环状APHE、廓清、包膜、阈值增长）、关键辅助/背景发现（如马赛克结构、脂肪/血液产物、坏死、癌栓；肝硬化和门静脉高压征象）。共标注140个病灶，其中97个确诊为HCC。此外，我们提供了所有T1加权图像（WI）序列的肝脏掩膜，使用预训练的nnU-Net模型生成，以及预先计算的变换以促进T1-WI各期之间的配准。通过提供全面、标注良好且标准化的肝脏MRI检查集合，OpenSwissHCC旨在协助先进计算方法在自动化HCC检测、分割和表征方面的开发与基准测试，推动精准影像和个性化治疗规划的进展。版本2：新增annotations_status.tsv：每个序列中每个病灶的掩膜可用性（定义见data_description.txt）新增衍生文件manual_lesion_annotations_second_reader：独立

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。