StructSeg头颈器官危及结构数据
该数据集可用于颈部软组织和关键结构自动分割，对颈动脉体瘤的血管邻近区域定位和术前影像分析有辅助价值。
基本信息
资源简介
StructSeg头颈器官危及结构数据
【一句话概览】
StructSeg2019 数据集包含 120 名受试者，涉及 CT 影像，覆盖头颈部、胸部、鼻咽癌、肺癌等部位与病种，标注任务包括危及器官分割、大体肿瘤体积分割，服务于放疗计划（来源 structseg2019.grand-challenge.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《StructSeg2019》。
【主题与分类】
主题标签：CT、head and neck、chest、nasopharynx cancer、lung cancer、organ-at-risk segmentation、gross target volume segmentation、radiotherapy planning。
【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://structseg2019.grand-challenge.org/
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。
暂未开放有偿下载
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://structseg2019.grand-challenge.org/
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:
数据说明
头颈部放疗CT分割挑战数据，用于器官危及结构自动分割。
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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