非小细胞肺癌放射组学基因组学数据集
包含89例手术治疗NSCLC患者的治疗前CT影像、基因表达数据和临床信息，用于影像组学与基因组学联合分析。由Maastro Clinic提供，来自The Cancer Imaging Archive，包含多种数据模态，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0，专注于肿瘤领域的肺癌研究。
基本信息
资源简介
非小细胞肺癌放射组学基因组学数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 7.10 GB、89 例受试者，主题涵盖 Malignant Lung Neoplasm，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY-NC 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《NSCLC-Radiomics-Genomics》。源站首次发布：2014/07/02。
【数据内容】
源站原始描述：In short, this publication applies a radiomic approach to computed tomography data of 1,019 patients with lung or head-and-neck cancer. Radiomics refers to the comprehensive quantification of tumour phenotypes by applying a large number of quantitative image features. In present analysis 440 features quantifying tumour image intensity, shape and texture, were extracted. We found that a large number of radiomic features have prognostic power in independent data sets, many of which were not identi…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2015.L4FRET6Z。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、Demographic、Measurement、Diagnosis、Molecular Test。主题标签：Malignant Lung Neoplasm。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/nsclc-radiomics-genomics/
使用许可：CC BY-NC 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/）。
规范引用：Aerts HJWL, Rios Velazquez E, Leijenaar RTH, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, Hoebers F, Rietbergen MM, Leemans CR, Dekker A, Quackenbush J, Gillies RJ, & Lambin P. (2015). Data From NSCLC-Radiomics-Genomics . The Cancer Imaging Archive
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据说明
包含89例手术治疗NSCLC患者的治疗前CT影像、基因表达数据和临床信息，用于影像组学与基因组学联合分析。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
