肺癌检测数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Lung Cancer Detection - Dataset.zip
• DOI：10.6084/m9.figshare.28497596.v1
• 发布日期：2025-02-26
• 文件数：1 个
• 文件总体积：138.39 MB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Lung_Cancer_Detection_-_Dataset_zip/28497596

命令行下载

curl -L -o "Lung Cancer Detection - Dataset.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/52627007"

文件清单

• Lung Cancer Detection - Dataset.zip（138.39 MB）

文件总体积 138.39 MB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

该数据集包含分为四个不同类别的医学图像：腺癌、大细胞癌、鳞状细胞癌和正常。该数据集共包含1,000张图像，其中338张标注为腺癌，187张标注为大细胞癌，260张标注为鳞状细胞癌，215张标注为正常。图像主要为PNG格式（988张），少部分为JPG格式（12张）。图像平均尺寸为高258像素、宽356像素。
该数据集分为三个子集：训练集、验证集和测试集，以确保适当的评估和模型泛化。此外，还有一个单独类别称为“bad images”，用于存储不可读或损坏、不适合处理的图像。该数据集为开发和评估用于肺癌检测和分类的深度学习模型提供了宝贵资源。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.28497596.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Lung_Cancer_Detection_-_Dataset_zip/28497596）。