IDC TCGA-STAD 胃癌影像数据集

该集合是 TCGA 数据增强工作的一部分,由美国癌症影像计划(CIP)与多家 TCGA 组织贡献机构合作,对经基因分析的胃癌病例的放射影像进行归档,并同时提供经 DICOM 转换的 Slide Microscopy 组织病理图像

idc
浏览 13
医学影像分类Stomach AdenocarcinomaStomach
IDC TCGA-STAD

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

IDC TCGA-STAD 胃癌影像数据集

IDC TCGA-STAD 是来自影像数据共享平台 IDC 的 TCGA 胃癌(Stomach Adenocarcinoma)影像集合,肿瘤部位为胃,共纳入 443 名受试者。该集合是 TCGA 数据增强工作的一部分,由美国癌症影像计划(CIP)与多家 TCGA 组织贡献机构合作,对经基因分析的胃癌病例的放射影像进行归档,并同时提供经 DICOM 转换的 Slide Microscopy 组织病理图像。数据可用于胃癌影像相关的分类、分割、检测等研究,并可与 TCGA 的基因组与临床数据关联分析(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC collection TCGA-STAD。癌症类型:Stomach Adenocarcinoma。肿瘤位置:Stomach。受试者:443。The Cancer Genome Atlas-Stomach Adenoarcinoma (TCGA-STAD) 数据集合是旨在用经过特征描述的放射影像增强 TCGA( Cancer Imaging Program (CIP) 与多家 TCGA 组织贡献机构合作,正在努力归档经基因分析的 STAD 病例的很大一部分放射影像。请参见 TCGA-STAD( TCGA-STAD 集合的 DICOM 转换 Slide Microscopy 图像(

【主题与分类】

主题标签:Stomach Adenocarcinoma、Stomach。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=tcga_stad

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源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=tcga_stad

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

IDC 数据集 TCGA-STAD。癌症类型:胃腺癌。肿瘤位置:胃。受试者:443 例。癌症基因组图谱-胃腺癌(TCGA-STAD)数据收集是旨在通过特征性放射学图像增强 TCGA(http://cancergenome.nih.gov/)数据集的更大努力的一部分。癌症影像计划(CIP)与几个 TCGA 组织贡献机构合作,正在努力归档经过基因分析的 STAD 病例的大部分放射学图像。请参阅 TCGA-STAD(https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.GDHL9KIM)页面,以了解有关放射学图像的更多信息,并获取此集合的任何支持性元数据。请参阅 TCGA-STAD 集合的 DICOM 转换的幻灯片显微图像(https://doi.org/10.5281/zenodo.12690037)页面,以了解有关组织病理学图像的更多信息,并获取此集合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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