CPTAC-GBM影像病理
CPTAC-GBM Radiology Pathology 面向胶质母细胞瘤及相关疾病研究，提供可公开访问的多模态数据或临床/组学信息，适合用于分类、生物标志物探索、队列比较和算法验证等研究场景。
基本信息
资源简介
CPTAC-GBM影像病理
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 192.60 GB、200 例受试者，主题涵盖 Glioblastoma，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《The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Glioblastoma Multiforme Collection》。源站首次发布：2024/07/08。
【数据内容】
源站原始描述：All CPTAC cohorts are released as either a single combined cohort, or split into Discovery and Confirmatory where applicable. There are two main types of proteomic studies: discovery proteomics and targeted proteomics. The term "discovery proteomics" is in reference to "untargeted" identification and quantification of a maximal number of proteins in a biological or clinical sample. The term “targeted proteomics” refers to quantitative measurements on a defined subset of total proteins in a biolo…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2018.3RJE41Q1。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、CT、Histopathology、Whole Slide Image。主题标签：Glioblastoma。
【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/cptac-gbm/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：National Cancer Institute Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC). (2018). The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Glioblastoma Multiforme Collection (CPTAC-GBM) (Version 16) [dataset]. The Cancer Imaging Archive
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
CPTAC-GBM Radiology Pathology 是与胶质母细胞瘤相关的公开数据集，涵盖多模态数据，可用于分类、疾病表型分析或模型评估。
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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