IDC CDDP-EAGLE-1 肺腺癌全切片图像数据集
该数据集为 IDC 收录的 CDDP-EAGLE-1 集合,包含来自 EAGLE 研究中 49 名受试者的原发性肺腺癌肿瘤组织 H&E 染色冰冻切片全切片图像

基本信息
资源简介
IDC CDDP-EAGLE-1 肺腺癌全切片图像数据集
该数据集为 IDC 收录的 CDDP-EAGLE-1 集合,包含来自 EAGLE 研究中 49 名受试者的原发性肺腺癌肿瘤组织 H&E 染色冰冻切片全切片图像。原始 Aperio SVS 图像取自 GDC,并转换为 DICOM Slide Microscopy 格式。数据覆盖肺腺癌这一癌种,肿瘤位置为肺。可用于肺腺癌病理图像分析相关研究,如全切片图像分割、分类等任务,并可通过 Zenodo 页面获取配套元数据(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 CDDP-EAGLE-1。癌症类型:肺腺癌。肿瘤位置:肺。受试者:49。来自意大利伦巴第地区(2002-2005 年)开展的一项基于人群的病例对照研究——肺癌病因环境与遗传(EAGLE)研究中 49 名受试者的原发性肺腺癌肿瘤组织 H&E 染色冰冻切片的 DICOM 转换全切片图像。原始 Aperio SVS 切片图像取自 GDC,并转换为 DICOM Slide Microscopy 格式。请参阅 CDDP-EAGLE-1 Zenodo 页面(
【主题与分类】
主题标签:Lung Adenocarcinoma、lung。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=cddp_eagle_1
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
源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cddp_eagle_1
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 CDDP-EAGLE-1。癌症类型:肺腺癌。肿瘤位置:肺。受试者:49 例。来自肺癌病因环境与遗传学(EAGLE)研究的 49 名受试者的原发性肺腺癌肿瘤组织 H&E 染色冰冻切片的 DICOM 转换全切片图像,该研究是一项在意大利伦巴第地区开展的基于人群的病例对照研究(2002-2005 年)。原始 Aperio SVS 切片图像从 GDC 获取,并转换为 DICOM 切片显微格式。请参阅 CDDP-EAGLE-1 Zenodo 页面(https://doi.org/10.5281/zenodo.17372206)以了解有关这些图像的更多信息,并获取该数据集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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




