ACRIN头颈鳞癌FDG-PET/CT数据集
包含头颈鳞癌患者FDG-PET/CT及临床试验数据，适用于分期、复发和预后研究。由American College of Radiology Imaging Network提供，来自The Cancer Imaging Archive，包含多种数据模态，适用于分类任务，专注于肿瘤领域的软腭癌研究。
基本信息
资源简介
ACRIN头颈鳞癌FDG-PET/CT数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 147.77 GB、260 例受试者，主题涵盖 Head and Neck Squamous Cell Carcinoma，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ACRIN 6685》。源站首次发布：2021/11/23。
【数据内容】
源站原始描述：Participant Eligibility and Enrollment: A total of 287 participants older than 18 years of age were prospectively enrolled from 23 American College of Radiology Imaging Network-qualified institutions. All participants had newly diagnosed, first-time, HNSCC that was being considered for surgical resection. Participants with poorly controlled diabetes (fasting glucose level > 200 mg/dL) were excluded. Eligible participants had HNSCC in the (1) oral cavity; or (2) oropharynx, including the base of…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2016.JQEJZZNG。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、PT、MR、NM、Demographic、Follow-Up。主题标签：Head and Neck Squamous Cell Carcinoma。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/acrin-hnscc-fdg-pet-ct/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kinahan, P., Muzi, M., Bialecki, B., & Coombs, L. (2019). Data from the ACRIN 6685 Trial HNSCC-FDG-PET/CT [Data set]. TCIA
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（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据说明
包含头颈鳞癌患者FDG-PET/CT及临床试验数据，适用于分期、复发和预后研究。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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