肺癌多模态影像数据集-CT-Mask-临床
该数据集提供接受化疗或免疫治疗的肺癌患者的多模态影像与临床队列，涵盖CT与PET/CT影像及临床信息，可用于肺部CT分割与表征学习、PET/CT多模态建模、影像组学驱动的结局预测、生存分析（OS/DFS）、治疗反应分层及组织学亚型研究
基本信息
资源简介
肺癌多模态影像数据集-CT-Mask-临床
FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical
该数据集提供接受化疗或免疫治疗的肺癌患者的多模态影像与临床队列，涵盖CT与PET/CT影像及临床信息，可用于肺部CT分割与表征学习、PET/CT多模态建模、影像组学驱动的结局预测、生存分析（OS/DFS）、治疗反应分层及组织学亚型研究。数据以压缩包形式提供，包含NSCLC肺部CT与临床、NSCLC肺部PET与临床两个文件，适用于肺癌影像与临床多模态研究（来源 Hugging Face，apache-2.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-12-29。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于治疗反应与生存分析的肺癌多模态影像数据集 📌 概述 该数据集提供了一个经过整理的、接受化疗或免疫治疗的肺癌患者的多模态影像与临床队列，旨在支持以下研究：基于肺部CT的分割与表征学习、PET/CT多模态建模、影像组学驱动的结局预测、生存分析（OS / DFS）、治疗反应分层、组织学亚型……完整描述见数据集页面：
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 147.60 MB。
【主题与分类】
本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical
使用许可：apache-2.0。
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。
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical
数据集大小约 147.6 MB。
仓库文件结构
.gitattributesNSCLC_Lung_CT_Clinical.rarNSCLC_Lung_PET_Clinical.rarREADME.md
数据集卡片摘录（源站说明）
Access to dataset FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/FangDai/Multimodal_Lung_Cancer_Dataset-CT-Mask-Clinical
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