头颈癌IMRT相同处方放疗计划深度学习开放数据集（CT-RTSTRUCT-RTDOSE-RTPLAN）
该集合包含211例头颈癌患者的数据，这些患者在单一机构接受了外照射放疗，使用6兆伏（MV）调强放疗（IMRT），通过直线加速器实施
基本信息
资源简介
头颈癌IMRT相同处方放疗计划深度学习开放数据集（CT-RTSTRUCT-RTDOSE-RTPLAN）
该集合包含211例头颈癌患者的数据，这些患者在单一机构接受了外照射放疗，使用6兆伏（MV）调强放疗（IMRT），通过直线加速器实施
CT-RTSTRUCT-RTDOSE-RTPLAN Sets of Head and Neck Cancers Treated with Identical Prescriptions using IMRT: An Open Dataset for Deep Learning in Treatment Planning
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该集合包含211例头颈癌患者的数据，这些患者在单一机构接受了外照射放疗，使用6兆伏（MV）调强放疗（IMRT），通过直线加速器实施。所有患者原发计划靶区（PTV）均接受相同处方70戈瑞（Gy），分33次，可选包含或排除额外亚靶区（PTV 54 Gy、PTV 56 Gy、PTV 57 Gy、PTV 60 Gy、PTV 63 Gy、PTV 66 Gy）。该数据集以DICOM格式包含每位患者的完整放疗治疗，包括计划计算机断层扫描（CT）图像、专家定义的放疗结构（RTSTRUCT）、放疗计划（RTPLAN）和计算的治疗剂量（RTDOSE）。为便于高效数据提取，26个高优先级危及器官（OAR）轮廓已标准化
【主题与分类】
主题标签：头颈癌、放射治疗、IMRT、DICOM、深度学习、危及器官、放疗计划。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/hnc-imrt-70-33/
使用许可：NIH Controlled Data Access Policy。
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
源站：https://doi.org/10.7937/ahqh-xc79
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
该数据集包含211例头颈癌患者的数据，这些患者在同一机构接受了外照射放射治疗，采用6兆伏（MV）调强放射治疗（IMRT），通过直线加速器实施。所有患者均接受相同的处方剂量：原发计划靶区（PTV）为70戈瑞（Gy），分33次照射，并可选择性地包含或排除额外的亚靶区（PTV 54 Gy、PTV 56 Gy、PTV 57 Gy、PTV 60 Gy、PTV 63 Gy、PTV 66 Gy）。该数据集以DICOM格式包含每位患者的完整放射治疗信息，包括计划计算机断层扫描（CT）图像、专家定义的放射治疗结构（RTSTRUCT）、放射治疗计划（RTPLAN）以及计算的治疗剂量（RTDOSE）。为便于高效提取数据，26个高优先级危及器官（OAR）的轮廓已通过在RTSTRUCT文件中重命名进行了标准化处理，确保整个数据集中的命名一致。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
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。
