PanTS胰腺肿瘤分割数据集
PanTS 是大型多中心胰腺肿瘤CT分割数据集，包含三维CT、胰腺肿瘤及周围解剖结构体素级标注。由Johns Hopkins University提供，来自Hugging Face，包含医学影像数据，包含10637条数据记录，适用于图像分割任务，许可证为CC BY-NC-SA 4.0，专注于肿瘤领域的胰腺癌研究。
基本信息
资源简介
PanTS胰腺肿瘤分割数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《BodyMaps/PanTSMini》。源站首次发布：2025-08-25。
【数据内容】
源站原始描述：# Dataset Summary We present PanTS (The Pancreatic Tumor Segmentation Dataset) recently created by JHU. It is a large-scale, multi-institutional dataset, containing 36,390 three-dimensional CT volumes from 145 medical centers, with expert-validated, voxel-wise annotations of over 993,000 anatomical structures, covering pancreatic tumors, pancreas head, body, and tail, and 24 surrounding anatomical structures such as vascular/skeletal structures and abdominal/thoracic organs. As the largest and m…
【数据结构与技术规格】
文件数 11 个，合计 345.70 GB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-segmentation、license:cc-by-nc-sa-4.0、size_categories:1K<n<10K、arxiv:2507.01291、region:us、medical。
【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://huggingface.co/datasets/BodyMaps/PanTSMini
使用许可：cc-by-nc-sa-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-07-12，引用时请注意版本时效。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("BodyMaps/PanTSMini")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/BodyMaps/PanTSMini
数据集大小约 346.00 GB。
数据说明
PanTS 是大型多中心胰腺肿瘤CT分割数据集，包含三维CT、胰腺肿瘤及周围解剖结构体素级标注。
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。
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