IDC RIDER Pilot 肺癌纵向CT数据集

数据集获取

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

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 RIDER 试点。癌症类型：肺癌。肿瘤位置：肺。受试者：8 例。该数据集的初始支持来源于肺图像数据库联盟（LIDC）U01 项目的补充资金，专注于使用 X 射线 CT 进行纵向研究，以监测治疗反应。数据主要来自 M.D. 安德森癌症中心和几个 LIDC 学术站点。数据未进行标注。在 QIBA-VolCT-1B 中分析的一小部分数据（8 例受试者）已在 TCIA 上重新发布。请参阅 RIDER 试点（https://doi.org/10.7937/m87f-mz83）页面，以了解更多关于图像的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。