IDC CMB-MEL 黑色素瘤数据集
IDC CMB-MEL 是来自 IDC 门户的黑色素瘤数据集,属于肿瘤/皮肤癌分类,共纳入 54 名受试者,肿瘤位置多样

基本信息
资源简介
IDC CMB-MEL 黑色素瘤数据集
IDC CMB-MEL 是来自 IDC 门户的黑色素瘤数据集,属于肿瘤/皮肤癌分类,共纳入 54 名受试者,肿瘤位置多样。该数据集源自美国国家癌症研究所 Cancer Moonshot Biobank 计划,该计划旨在支持耐药性与敏感性研究及其他 NCI 资助的癌症研究,纵向采集血液和组织等生物样本及相关数据。数据可用于黑色素瘤相关的分类、检测及转化研究,帮助理解癌症发生发展及干预策略(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 CMB-MEL。癌症类型:黑色素瘤。肿瘤位置:多种。受试者:54。Cancer Moonshot Biobank( NCI 资助的癌症研究计划,目标是提高研究人员对癌症以及如何干预癌症发生和进展的理解。在本研究过程中,将纵向采集至少 1000 名患者的生物样本(医疗过程中取出的血液和组织)及相关数据,这些患者涵盖至少 10 种癌症类型,代表美国的人口多样性,并在多个 NCI Community Oncology Research Progra 接受标准治疗(
【主题与分类】
主题标签:Melanoma、Various。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cmb_mel
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=cmb_mel
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:
数据说明
IDC 集合 CMB-MEL。癌症类型:黑色素瘤。肿瘤位置:多处。受试者:54 例。癌症登月生物样本库(https://moonshotbiobank.cancer.gov/)是美国国家癌症研究所发起的一项计划,旨在支持当前及未来对药物耐药性和敏感性的研究,以及其他由 NCI 资助的癌症研究计划,目标是增进研究人员对癌症的理解,以及如何干预癌症的发生和发展。在本研究过程中,将纵向收集来自至少 10 种癌症类型、至少 1000 名患者的生物样本(在医疗过程中采集的血液和组织)及相关数据,这些患者代表了美国的人口多样性,并在多个 NCI 社区肿瘤研究计划(NCORP)(https://ncorp.cancer.gov/)站点接受标准治疗(https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/standard-of-care)。本集合包含从 NCI 癌症登月生物样本库-黑色素瘤(CMB-MEL)队列受试者中获取的去标识化放射学和组织病理学影像。
相关的基因组、表型和临床数据将由基因型与表型数据库(dbGaP)(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap/)及其他NCI数据库托管。请参阅癌症登月计划生物样本库-黑色素瘤采集(CMB-MEL)(https://doi.org/10.7937/GWSP-WH72)页面,以了解有关放射学图像的更多信息并获取该采集的任何支持性元数据。请参阅CMB-MEL:用于癌症登月计划生物样本库倡议黑色素瘤采集的DICOM转换幻灯片显微镜图像(https://doi.org/10.5281/zenodo.13993787)页面,以了解有关组织病理学图像的更多信息并获取该采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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