IDC CC-Radiomics 体模数据集

CCR 体模含 10 个纹理各异的 cartridge,专为纹理特征稳健性研究设计。该数据可用于影像组学纹理特征的重复性、可重复性与跨设备稳健性分析,以及体模相关的算法验证与回归建模(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)

idc
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医学影像回归PhantomLung Phantom
IDC CC-Radiomics-Phantom

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

IDC CC-Radiomics 体模数据集

该数据集为 IDC 收集的 CC-Radiomics-Phantom 集合,包含 17 例 Credence Cartridge Radiomics(CCR)体模的 CT 扫描,覆盖 4 家医疗中心,分别使用 GE(7 例)、Philips(5 例)、Siemens(2 例)和 Toshiba(3 例)扫描仪,并按各中心胸部协议采集。CCR 体模含 10 个纹理各异的 cartridge,专为纹理特征稳健性研究设计。该数据可用于影像组学纹理特征的重复性、可重复性与跨设备稳健性分析,以及体模相关的算法验证与回归建模(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC 集合 CC-Radiomics-Phantom。癌症类型:Phantom。肿瘤位置:Lung Phantom。受试者:17。该集合包含 17 例 Credence Cartridge Radiomics(CCR)体模的 CT 扫描,该体模专为纹理特征稳健性研究设计。扫描在四家医疗中心使用各中心的胸部协议采集,分别使用 GE(7 例)、Philips(5 例)、Siemens(2 例)和 Toshiba(3 例)扫描仪。CCR 体模有 10 个 cartridge,每个具有独特的纹理。请参阅 CC-Radiomics-Phantom( 页面,以了解有关图像的更多信息并获取该集合的任何支持性元数据。

【主题与分类】

主题标签:Phantom、Lung Phantom。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cc_radiomics_phantom

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源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cc_radiomics_phantom

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

IDC collection CC-Radiomics-Phantom。癌症类型:体模。肿瘤位置:肺部体模。受试者:17。该collection包含17例Credence Cartridge Radiomics(CCR)体模的CT扫描,该体模设计用于纹理特征稳健性研究。扫描在四个医疗中心使用各中心的胸部协议采集,分别使用GE(7例扫描)、Philips(5例扫描)、Siemens(2例扫描)和Toshiba(3例扫描)扫描仪。CCR体模有10个 cartridge,每个都具有独特的纹理。请参阅CC-Radiomics-Phantom(https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2017.zuzrml5b)wiki页面,以了解有关图像的更多信息并获取该collection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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