基于深度学习的MR图像前列腺癌症智能诊断及智能生成报告系统设计说明书和用户操作手册
前列腺癌MR图像智能诊断系统的设计说明书和用户操作手册，描述系统架构与操作流程。
基本信息
模态
文本
大小
0.000012 GB
创建/更新时间
2026-10-12
版本
V1.0
资源简介
该数据集包含前列腺癌症MR图像智能诊断及智能报告生成系统的设计说明书和用户操作手册，由华中科技大学课题组编制，详细描述了系统的架构、功能模块和操作流程，适用于前列腺癌的影像智能诊断任务。
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:17970.13.A006H.202401.25.V1.0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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:
数据集大小约 12.0 KB。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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