IDC 胰腺 CT 数据集

数据集获取

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

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 Pancreas-CT。癌症类型：健康对照（非癌症）。肿瘤位置：胰腺。受试者：80 例。美国国立卫生研究院临床中心对 53 名男性和 27 名女性受试者进行了 82 次腹部对比增强 3D CT 扫描（静脉注射对比剂后约 70 秒，门静脉期）。其中 17 名受试者为健康肾脏捐献者，在肾切除术前接受扫描。其余 65 名患者由放射科医生从无重大腹部病变且无胰腺癌病灶的患者中筛选。一名医学生手动逐层分割胰腺作为 ground-truth，并由一位经验丰富的放射科医生验证/修改。请参阅 Pancreas-CT（https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.tNB1kqBU）wiki 页面，以了解有关图像的更多信息并获取该数据集的支持性元数据。

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。