脊柱多发性骨髓瘤CT分割数据集

TCIA数据集,包含67名多发性骨髓瘤患者共72次双能低剂量CT扫描、椎体和脊柱骨髓瘤病灶分割标注。由The Cancer Imaging Archive提供,来自The Cancer Imaging Archive,包含医学影像数据,适用于图像分割任务,专注于肿瘤领域的脊髓肿瘤研究。

The Cancer Imaging ArchiveThe Cancer Imaging Archive
The Cancer Imaging Archive
2026-03-27 更新
浏览 16
图像图像分割Multiple Myeloma
Spinal-Multiple-Myeloma-SEG

基本信息

模态
图像
数据量
72
任务类型
图像分割
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-03-27

资源简介

脊柱多发性骨髓瘤CT分割数据集

【一句话概览】

本数据集是 TCIA 公开的影像数据集,收录 合计 304.43 GB、67 例受试者,主题涵盖 Multiple Myeloma,可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测,CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Segmentation of spinal multiple myeloma lesions in dual-energy CT》。源站首次发布:2026/03/27。

【数据内容】

源站原始描述:For the segmentation and identification of individual vertebrae, nnU-Net was trained on the VerSe2020 Challenge dataset , which consists of conventional CT scans. The specific model used is described in detail in ( Nohel et al. ), and the weights of the used model is on the Zenodo repositories (Models only DOI: 10.5281/zenodo.18598644 , GitHub-linked release DOI: 10.5281/zenodo.15878952 ). Any inaccuracies in segmentation and classification were manually corrected. Lesions were segmented using a…

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:10.7937/k4qv-hh78。

【主题与分类】

源站学科分类:CT、SEG、Segmentation、Demographic、Follow-Up、Molecular Test。主题标签:Multiple Myeloma。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://www.cancerimagingarchive.net/collection/spinal-multiple-myeloma-seg/

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Nohel, M., Válek V., Rohan T., Štork M., Jakubíček R., Chmelík J., Dostál M. (2026) Segmentation of spinal multiple myeloma lesions in dual-energy CT (Spinal-Multiple-Myeloma-SEG) (Version 1) [Dataset] . The Cancer Imaging Archive

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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

  1. 打开 NBIA 搜索页(免费注册 TCIA 账号);
  2. 按本数据集 Collection 名称筛选(见源站页面),加入 Download Basket;
  3. 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

TCIA数据集,包含67名多发性骨髓瘤患者共72次双能低剂量CT扫描、椎体和脊柱骨髓瘤病灶分割标注。

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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