PANORAMA 挑战赛公开训练与开发数据集（2）
该数据集为 PANORAMA 挑战赛的公开训练与开发数据集，包含 2238 例来自荷兰两家医学中心的匿名对比增强 CT 扫描，另含医学分割十项全能数据集 194 例和美国国立卫生研究院 80 例
基本信息
资源简介
PANORAMA 挑战赛公开训练与开发数据集（2）
The PANORAMA Challenge: Public Training and Development Dataset (2)
该数据集为 PANORAMA 挑战赛的公开训练与开发数据集，包含 2238 例来自荷兰两家医学中心的匿名对比增强 CT 扫描，另含医学分割十项全能数据集 194 例和美国国立卫生研究院 80 例。数据用于验证人工智能与放射科医师在对比增强 CT 上检测和诊断胰腺导管腺癌的表现，以组织病理学和至少 3 年随访为参考标准（来源 Zenodo，cc-by-nc-4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：European Union’s Horizon 2020 PANCAIM。源站首次发布：2024-09-10。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集代表 PANORAMA：公开训练与开发数据集。它包含 2238 例匿名对比增强 CT（CECT）扫描，采集自荷兰的两家中心（Radboud University Medical Center、University Medical Center Groningen）。此外，它还包含来自 Medical Segmentation Decathlon 数据集的 194 例和来自 National Institutes of Health 的 80 例。有关该数据集的所有更新/修复，请加入挑战赛并查看我们关于此主题的专门论坛帖子。PANORAMA 数据集的对应标签可在此处找到。PANORAMA 挑战赛是一项全新的重大挑战赛，旨在验证人工智能和放射科医师在 CECT 中检测/诊断胰腺导管腺癌（PDAC）的诊断性能，以组织病理学和随访（≥ 3 年）作为参考标准，在回顾性环境中进行。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 49.28 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.13742336。
【主题与分类】
主题标签：pancreatic cancer、artificial intelligence、computed tomography、radiologists、computer-aided detection and diagnosis。本站分类：肿瘤/胰腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/13742336
使用许可：cc-by-nc-4.0。
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（Zenodo 公开直链）
curl -L -o "batch_2.zip" "https://zenodo.org/api/records/13742336/files/batch_2.zip/content"
curl -L -o "README.md" "https://zenodo.org/api/records/13742336/files/README.md/content"
curl -L -o "LICENSE" "https://zenodo.org/api/records/13742336/files/LICENSE/content"
文件清单
batch_2.zip（47001.8 MB）README.md（0.0 MB）LICENSE（0.0 MB）
数据集大小约 49.28 GB。
数据说明
该数据集代表PANORAMA：公共训练与开发数据集。它包含在荷兰的两个中心（Radboud大学医学中心、Groningen大学医学中心）获取的2238例匿名对比增强CT（CECT）扫描。此外，它还包含来自医学分割十项全能数据集的194例病例和来自美国国立卫生研究院的80例病例。有关此数据集的所有更新/修正，请加入挑战赛并查看我们关于此主题的专门论坛帖子。PANORAMA数据集的相应标签可在此处找到。PANORAMA挑战赛是一项全新的重大挑战赛，旨在验证人工智能和放射科医生在CECT中检测/诊断胰腺导管腺癌（PDAC）的诊断性能，以组织病理学和随访（≥3年）作为参考标准，在隐藏测试数据集中的回顾性环境下进行。该研究假设最先进的人工智能算法不劣于阅读CECT的放射科医生。
PANORAMA研究设计的关键方面已与一个由13名AI和胰腺放射学专家以及一名患者代表组成的国际科学顾问委员会共同确立——旨在统一和标准化现行指南，并确保胰腺AI在向临床转化过程中得到有意义的验证（Reinke等，2021）。该PANORAMA数据集包含：第2批（共4批）。
许可
cc-by-nc-4.0
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。
