LUNOVO26 挑战赛：调试阶段数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.19449567

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 596.4 MB。

数据说明

LUNOVO26（肺结节体积测量2026）挑战赛是由EIBALL（欧洲影像生物标志物联盟）、QMIC（定量医学影像联盟）和Radboud大学医学中心联合组织的一项公开基准测试挑战赛。LUNOVO26由SOLACE项目提供支持并共同资助。LUNOVO26旨在为评估肺癌筛查中肺结节体积测量的AI算法提供一个客观框架。LUNOVO26具有以下目标：为学术和商业AI算法在肺结节体积测量中的准确性、变异性和可重复性提供透明验证与比较的客观框架。吸引社区关注肺结节体积测量任务，这是运行有效肺癌筛查项目的关键组成部分。为肺结节体积测量AI算法的可靠质量保证和质量控制提供良好基础。

该数据集包含用于LUNOVO26挑战赛调试阶段的数据，是原始LIDC-IDRI数据集的衍生数据集，后者可公开获取，并可从TCIA网站下载。在此阶段，AI算法将在5个LIDC-IDRI案例上执行，以调试和测试其算法的实现，并可用于调试提交至GrandChallenge平台的算法推理Docker。原始LIDC-IDRI数据集根据CC-BY 3.0许可提供：Armato III, S. G., McLennan, G., Bidaut, L., McNitt-Gray, M. F., Meyer, C. R., Reeves, A. P., Zhao, B., Aberle, D. R., Henschke, C. I., Hoffman, E. A., Kazerooni, E. A., MacMahon, H., Van Beek, E. J. R., Yankelevitz, D., Biancardi, A. M., Bland, P. H., Brown, M. S., Engelmann, R. M., Laderach, G. E., Max, D., Pais, R. C. , Qing, D. P. Y. , Roberts, R. Y., Smith, A. R., Starkey, A., Batra, P., Caligiuri, P., Farooqi, A., Gladish, G. W., Jude, C. M., Munden, R.

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。