甲状腺髓样癌与乳头状甲状腺癌的KWAK TI-RADS及ATA诊断数据集
包含93例甲状腺髓样癌、乳头状甲状腺癌和甲状腺腺瘤患者的超声及病理数据，用于评估KWAK TI-RADS和2015 ATA指南的诊断效能及细胞块辅助FNA的作用。
基本信息
资源简介
甲状腺髓样癌与乳头状甲状腺癌的KWAK TI-RADS及ATA诊断数据集
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集，收录 6 个文件、合计 4.85 MB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The KWAK TI-RADS and 2015 ATA guidelines for medullary thyroid carcinoma and Papillary Thyroid Carcinoma: combined with cell block assisted ultrasound guided thyroid fine needle aspiration》。源站首次发布：2019-08-31。
【数据内容】
源站原始描述：The operative pathology results showed that 29 patients had MTC (male:female, 11:18), 31 patients had PTC (male:female, 5:26), and 33 patients had TA (male:female, 4:29) . The mean patient ages in the MTC, PTC, and TA groups were 55.21±2.95, 43.84±2.33, and 53.67±2.42 years, respectively. The mean sizes of the MTCs, PTCs, and TAs were 1.72±0.18, 1.05±0.09, and 1.88±0.2 cm, respectively. No study has compared the diagnosis of MTC and PTC using the KWAK TI-RADS and 2015 ATA guidelines, and combine…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：手术病理结果显示，29例患者为MTC（男性：女性，11：18），31例患者为PTC（男性：女性，5：26），33例患者为TA（男性：女性，4：29）。MTC、PTC和TA组的平均患者年龄分别为55.21±2.95、43.84±2.33和53.67±2.42岁。MTC、PTC和TA的平均大小分别为1.72±0.18、1.05±0.09和1.88±0.2 cm。尚无研究使用KWAK TI-RADS和2015 ATA指南比较MTC和PTC的诊断，以及在MTC中联合CB和超声引导下FNA。因此，本研究的目的是评估TI-RADS和2015 ATA指南对MTC和PTC患者的适用性，并探讨CB辅助FNA在MTC中的作用。
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 4.85 MB。数据集 DOI：10.17632/6xcp2md4tt.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/6xcp2md4tt
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/6xcp2md4tt
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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