IDC CT-Phantom4Radiomics 数据集

数据集获取

源站：https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=ct_phantom4radiomics

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。

数据说明

IDC 数据集 CT-Phantom4Radiomics。癌症类型：体模。肿瘤位置：体模。受试者：1。本数据集旨在确定放射组学特征对计算机断层扫描（CT）参数变化的稳定性，并基于真实患者数据制作的3D打印CT体模，研究其在组织分类方面的判别能力（https://doi.org/10.1002/mp.16373）。手动标注了4种组织类型（正常、良性囊肿、血管瘤和转移瘤）。提供了238个CT序列，涵盖重建算法、重建核、层厚和层间距的8种参数变化。请参阅CT-Phantom4Radiomics（https://doi.org/10.7937/a1v1-rc66）wiki页面，以了解有关图像的更多信息并获取此集合的任何支持性元数据。

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。