基本信息

模态

多模态

大小

0.000839 GB

数据量

3346

任务类型

图像分割

创建/更新时间

2025-03-10

资源简介

RADCURE是一个专注于头颈癌放射治疗领域的医学影像数据集，包含3,346个公开可用的头颈CT扫描图像，并提供了36,106个淋巴结的视觉标注。该数据集通过人工或半自动方式对淋巴结进行精确标注，旨在支持淋巴结分割、检测及头颈癌放疗规划等研究，为医学影像分析、人工智能辅助诊断和放射治疗优化提供重要数据资源。

原始链接

https://github.com/Zihaoluoh/LN-Seg-FM

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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

git clone https://github.com/Zihaoluoh/LN-Seg-FM.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/Zihaoluoh/LN-Seg-FM/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

RADCURE是一个专注于头颈癌放射治疗领域的医学影像数据集，包含3,346个公开可用的头颈CT扫描图像，并提供了36,106个淋巴结的视觉标注。该数据集通过人工或半自动方式对淋巴结进行精确标注，旨在支持淋巴结分割、检测及头颈癌放疗规划等研究，为医学影像分析、人工智能辅助诊断和放射治疗优化提供重要数据资源。

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