IDC CPTAC-PDA 胰腺导管腺癌影像数据集
IDC CPTAC-PDA 是来自美国国家癌症研究所临床蛋白质组肿瘤分析联盟(CPTAC)胰腺导管腺癌队列的影像数据集,共纳入 195 名受试者,肿瘤部位为胰腺

基本信息
资源简介
IDC CPTAC-PDA 胰腺导管腺癌影像数据集
IDC CPTAC-PDA 是来自美国国家癌症研究所临床蛋白质组肿瘤分析联盟(CPTAC)胰腺导管腺癌队列的影像数据集,共纳入 195 名受试者,肿瘤部位为胰腺。该数据集由 The Cancer Imaging Archive 收集并公开 CPTAC 第三阶段患者的放射影像与病理影像,旨在帮助研究人员探索可能与对应蛋白质组、基因组及临床数据相关的癌症表型。数据可用于肿瘤影像表型分析、多组学关联研究及影像与分子特征之间的分类或预测建模(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC 集合 CPTAC-PDA。癌症类型:导管腺癌。肿瘤位置:胰腺。受试者:195。本集合包含来自美国国家癌症研究所临床蛋白质组肿瘤分析联盟( 是一项全国性努力,旨在通过应用大规模蛋白质组和基因组分析(即蛋白质基因组学)来加速对癌症分子基础的理解。CPTAC 第三阶段患者的放射影像和病理影像正由 The Cancer Imaging Archive 收集并公开提供,以使研究人员能够研究可能与相应蛋白质组、基因组和临床数据相关的癌症表型。请参阅 CPTAC-PDA( 页面以了解有关放射影像的更多信息,并
【主题与分类】
主题标签:Ductal Adenocarcinoma、Pancreas。本站分类:肿瘤/胰腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cptac_pda
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cptac_pda
标准获取流程:
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- 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
IDC 数据集 CPTAC-PDA。癌症类型:导管腺癌。肿瘤位置:胰腺。受试者:195 例。本数据集包含来自美国国家癌症研究所临床蛋白质组肿瘤分析联盟(https://proteomics.cancer.gov/programs/cptac)胰腺导管腺癌(CPTAC-PDA)队列的受试者。CPTAC 是一项全国性工作,旨在通过应用大规模蛋白质组和基因组分析(即蛋白质基因组学)来加速对癌症分子基础的理解。癌症影像档案库正在收集 CPTAC 第 3 阶段患者的放射学和病理学图像,并将其公开提供,以便研究人员能够研究与相应蛋白质组、基因组和临床数据可能相关的癌症表型。请参阅 CPTAC-PDA(https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2018.SC20FO18)wiki 页面,以了解有关放射学图像的更多信息,并获取本数据集的任何支持性元数据。请参阅 CPTAC-PDA 数据集的 DICOM 转换幻灯片显微图像(https://doi.org/10.5281/zenodo.12666859)页面,以了解有关组织病理学图像的更多信息,并获取本数据集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
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