IDC SPIE-AAPM 肺部 CT 挑战赛数据集

该数据集来自 IDC 的 SPIE-AAPM Lung CT Challenge 集合,聚焦肺癌,肿瘤位置为肺部,共包含 70 名受试者

idc
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医学影像分类Lung CancerLung
IDC SPIE-AAPM Lung CT Challenge

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

IDC SPIE-AAPM 肺部 CT 挑战赛数据集

该数据集来自 IDC 的 SPIE-AAPM Lung CT Challenge 集合,聚焦肺癌,肿瘤位置为肺部,共包含 70 名受试者。2015 年 SPIE 医学影像会议期间,SPIE 在 AAPM 与 NCI 支持下发起“Grand Challenge”,围绕恶性与良性肺结节的诊断分类开展定量影像分析方法评测。LUNGx Challenge 为参与者提供了结构化、直接的方式,使其能在相同数据集上比较各自算法与来自学术界、产业界及政府机构的算法。该数据可用于肺结节良恶性分类研究(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 SPIE-AAPM Lung CT Challenge。癌症类型:肺癌。肿瘤位置:肺部。受试者:70。作为 2015 年 SPIE 医学影像会议的一部分,SPIE 在美国医学物理师协会(AAPM)和美国国家癌症研究所(NCI)的支持下,开展了一项关于恶性与良性肺结节诊断分类的定量图像分析方法的“Grand Challenge”。LUNGx Challenge 提供了一个独特的机会,让参与者能够以结构化、直接的方式,使用相同的数据集,将自己的算法与来自学术界、产业界和政府机构的算法进行比较。请参阅 SPIE-AAPM Lung CT Challenge(

【主题与分类】

主题标签:Lung Cancer、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=spie_aapm_lung_ct_challenge

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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收集的SPIE-AAPM肺部CT挑战赛数据。癌症类型:肺癌。肿瘤位置:肺部。受试者:70例。作为2015年SPIE医学成像会议的一部分,SPIE在美国医学物理学家协会(AAPM)和国家癌症研究所(NCI)的支持下,举办了一场关于定量图像分析方法的“重大挑战”,旨在对恶性和良性肺结节进行诊断分类。LUNGx挑战赛为参与者提供了一个独特的机会,使他们能够使用相同的数据集,以结构化、直接的方式将自己的算法与来自学术界、产业界和政府的其他人的算法进行比较。请参阅SPIE-AAPM肺部CT挑战赛(https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2015.UZLSU3FL)页面,以了解更多关于图像的信息并获取该集合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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