转移性前列腺癌骨转移多参数磁共振成像数据集
前列腺癌骨转移多参数磁共振成像数据集
基本信息
资源简介
转移性前列腺癌骨转移多参数磁共振成像数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 14.86 GB、15 例受试者，主题涵盖 Prostate Cancer，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《QIN-PROSTATE-Repeatability》。源站首次发布：2020/11/09。
【数据内容】
源站原始描述：Acquisition Protocol: Standard prostate mpMRI protocol implemented at Brigham and Women''s Hospital was used in this study. For a given patient, we aimed to maintain similar protocol settings, and used the same scanner hardware and software configurations for both the baseline and repeat examinations, which were acquired within 2 weeks of time. All of the imaging studies were acquired at 3 Tesla magnet strength. Due to the scanner hardware upgrade in the middle of the study, 6 of the patients had…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2018.MR1CKGND。
【主题与分类】
源站学科分类：SEG、MR、SR。主题标签：Prostate Cancer。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/qin-prostate-repeatability/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Fedorov, A; Schwier, M; Clunie, D; Herz, C; Pieper, S; Kikinis, R; Tempany, C; Fennessy, F. (2018). Data From QIN-PROSTATE-Repeatability. The Cancer Imaging Archive. DOI: 10.7937/K9/TCIA.2018.MR1CKGND
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
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。
数据集大小约 13.40 GB。
数据说明
该数据集由定量成像网络（QIN）提供，包含转移性前列腺癌（IV期）发生骨转移患者的多参数磁共振（mpMRI）影像，用于评估治疗响应和影像重现性。
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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