TCGA-LUAD 肺癌CT影像数据集
该数据集是一个基于TCGA-LUAD项目的肺癌CT影像数据集，包含69位患者的475个病例的CT图像模态数据及患者年龄信息，主要用于肺癌的医学影像分析、人工智能辅助诊断以及癌症预后研究，支持肺癌检测和临床决策应用。
基本信息
创建/更新时间
2026-10-19
资源简介
本数据集是一个癌症CT图像数据集，源自TCGA-LUAD（肺腺癌）项目，包含69位不同患者的475个病例的中等规模CT影像，并附有患者年龄信息。数据通过临床收集和医学影像扫描构建，主要用于肺癌的影像诊断、病理分析以及人工智能辅助的癌症检测和预后研究。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-26387.html
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集是一个癌症CT图像数据集，源自TCGA-LUAD（肺腺癌）项目，包含69位不同患者的475个病例的中等规模CT影像，并附有患者年龄信息。数据通过临床收集和医学影像扫描构建，主要用于肺癌的影像诊断、病理分析以及人工智能辅助的癌症检测和预后研究。
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。
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