整合影像组学与影像基因组学预测EGFR阳性肺腺癌脑转移的多模态融合模型复现数据
该数据集来自 Harvard Dataverse，用于复现一项整合影像组学与影像基因组学的多模态融合模型研究，目标是预测 EGFR 阳性肺腺癌患者的脑转移
基本信息
资源简介
整合影像组学与影像基因组学预测EGFR阳性肺腺癌脑转移的多模态融合模型复现数据
Replication Data for: A Multimodal Fusion Model Incorporating Radiomics and Radiogenomics for Predicting Brain Metastases in Patients with EGFR-Positive Lung Adenocarcinoma
该数据集来自 Harvard Dataverse，用于复现一项整合影像组学与影像基因组学的多模态融合模型研究，目标是预测 EGFR 阳性肺腺癌患者的脑转移。数据包含 173 例经病理确诊且携带 EGFR 突变的肺腺癌患者的基线肺部 CT 影像数据。该数据可用于构建和验证基于影像组学的脑转移预测模型，并支持多模态融合方法的复现与评估（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集的目的是基于影像组学预测肺癌脑转移。收集了 173 例经病理确诊的肺腺癌且携带表皮生长因子受体（EGFR）突变患者的基线肺部计算机断层扫描（CT）影像数据。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/PAETHS
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.7910/dvn/paeths
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 2.7 MB。
数据说明
<h1>融合影像组学与影像基因组学的多模态融合模型用于预测EGFR阳性肺腺癌患者的脑转移</h1> <ul> <li>数据集目的：基于影像组学预测肺癌脑转移</li> <li>收集了173例经病理诊断为伴表皮生长因子受体（EGFR）突变的肺腺癌患者的基线肺部计算机断层扫描（CT）影像数据</li> </ul>
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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