UPenn GBM MRI队列
UPenn-GBM 面向胶质母细胞瘤及相关疾病研究，提供可公开访问的图像数据或临床/组学信息，适合用于图像分割、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
UPenn GBM MRI队列
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 357.42 GB、630 例受试者，主题涵盖 Glioblastoma，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《Multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) scans for de novo Glioblastoma (GBM) patients from the University of Pennsylvania Health System》。源站首次发布：2022/10/24。
【数据内容】
源站原始描述：This collection comprises multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) scans for de novo Glioblastoma (GBM) patients from the University of Pennsylvania Health System, coupled with patient demographics, clinical outcome (e.g., overall survival, genomic information, tumor progression), as well as computer-aided and manually-corrected segmentation labels of multiple histologically distinct tumor sub-regions, computer-aided and manually-corrected segmentations of the whole brain, a rich pane…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/TCIA.709X-DN49。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、Molecular Test、Demographic、Radiomic Feature、Other、Histopathology。主题标签：Glioblastoma。
【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/upenn-gbm/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bakas, S., Sako, C., Akbari, H., Bilello, M., Sotiras, A., Shukla, G., Rudie, J. D., Flores Santamaria, N., Fathi Kazerooni, A., Pati, S., Rathore, S., Mamourian, E., Ha, S. M., Parker, W., Doshi, J., Baid, U., Bergman, M., Binder, Z. A., Verma, R., … Davatzikos, C. (2021). Multi-parametric magnetic…
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
UPenn-GBM 是与胶质母细胞瘤相关的公开数据集，涵盖图像数据，可用于图像分割、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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