IDC COVID-19-AR 数据集

数据集获取

源站：https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=covid_19_ar

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。

数据说明

IDC 数据集 COVID-19-AR。癌症类型：COVID-19（非癌症）。肿瘤位置：肺。受试者：105 例。放射影像学在 COVID-19 患者的诊断、治疗方案确定、患者护理管理以及新研究方向中正发挥着日益重要的作用。我们发布了一组针对 COVID-19 检测呈阳性患者的放射影像学和 CT 影像学研究数据集。每位患者均通过一组有限的临床数据相关指标进行描述，包括人口统计学信息、合并症、部分实验室数据以及关键放射学发现。这些数据与从同一人群临床分离株中提取的 SARS-COV-2 cDNA 序列数据相互关联，并已上传至 Genbank 数据库。请访问 COVID-19-AR（https://doi.org/10.7937/tcia.2020.py71-5978）页面，以了解更多关于这些影像的信息并获取该数据集的相关支持性元数据。

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。