多中心常规MRI前庭神经鞘瘤数据集
该数据集覆盖多中心常规临床随访场景，包含同一疾病的多时间点MRI和人工校核肿瘤分割，适合训练更贴近真实临床流程的前庭神经鞘瘤自动分割与生长评估模型。
基本信息
资源简介
多中心常规MRI前庭神经鞘瘤数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 6.00 GB、190 例受试者，主题涵盖 Vestibular Schwannoma (non-cancer)，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《Deep Learning Consensus-based Annotation of Vestibular Schwannoma from Magnetic Resonance Imaging: An Annotated Multi-Center Routine Clinical Dataset》。源站首次发布：2025/11/05。
【数据内容】
源站原始描述：The “Deep Learning Consensus-based Annotation of Vestibular Schwannoma from Magnetic Resonance Imaging: An Annotated Multi-Center Routine Clinical Dataset” (Vestibular-Schwannoma-MC-RC-2) comprises 190 adult patients with unilateral vestibular schwannoma (VS), referred to King’s College Hospital, London, UK. Patients with neurofibromatosis type 2 (NF2) were excluded. Each patient has 1–8 longitudinal scans acquired from 2010 onwards, totaling 543 contrast-enhanced T1-weighted (T1CE) scans and 13…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/bq0z-xa62。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、Segmentation、Demographic、Treatment。主题标签：Vestibular Schwannoma (non-cancer)。
【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/vestibular-schwannoma-mc-rc2/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wijethilake, N., Ivory, M., MacCormac, O., Kumar, S., Kujawa, A., Macias, L. G.-F., Burger, R., Hitchings, A., Thomson, S., Barazi, S., Maratos, E., Obholzer, R., Jian, D., McClenaghan, F., Chia, K., Al-Salihi, O., Thomas, N., Connor, S., Vercauteren, T., & Shapey, J. (2025). Deep Learning Consensus…
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。
数据集大小约 6.00 GB。
数据说明
多中心常规临床MRI数据，包含前庭神经鞘瘤T1增强扫描、分割、人口学和治疗信息，用于随访分割与临床决策研究。
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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