前庭神经鞘瘤磁共振成像分割数据集（Vestibular-Schwannoma-SEG）
该数据集是一个包含242例前庭神经鞘瘤患者的MRI影像开放标注集合，主要数据模态为对比增强T1加权和高分辨率T2加权图像，并配套提供放射治疗剂量、结构和计划等相关数据，适用于医学图像分割、脑肿瘤自动识别、放疗规划算法开发及影像分析研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个针对前庭神经鞘瘤（VS）的开放标注医学影像数据集，包含242例连续接受伽玛刀立体定向放射外科（GK SRS）治疗的患者MRI图像。数据模态主要包括对比增强T1加权（ceT1）图像和高分辨率T2加权（hrT2）图像，每例患者影像均配套提供放射治疗（RT）相关数据，如RT剂量、RT结构和RT计划。该数据集可用于医学图像分割算法的开发与评估，尤其适用于脑肿瘤（前庭神经鞘瘤）的自动分割、放疗规划及影像分析研究。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
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
该数据集是一个针对前庭神经鞘瘤（VS）的开放标注医学影像数据集，包含242例连续接受伽玛刀立体定向放射外科（GK SRS）治疗的患者MRI图像。数据模态主要包括对比增强T1加权（ceT1）图像和高分辨率T2加权（hrT2）图像，每例患者影像均配套提供放射治疗（RT）相关数据，如RT剂量、RT结构和RT计划。该数据集可用于医学图像分割算法的开发与评估，尤其适用于脑肿瘤（前庭神经鞘瘤）的自动分割、放疗规划及影像分析研究。
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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