UCSD前庭神经鞘瘤纵向MRI数据集
该数据可用于分析面神经邻近肿瘤随访变化、肿瘤体积和功能结局之间的关系，适合纵向建模。
基本信息
资源简介
UCSD前庭神经鞘瘤纵向MRI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 40.00 GB、191 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《The University of California San Diego Longitudinal Vestibular Schwannoma Dataset》。源站首次发布：2026/04/21。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset includes 570 MRI examinations from 191 patients with sporadic vestibular schwannoma (VS) treated at the University of California San Diego Health between December 2015 and May 2024. Patients were identified through chart review and institutional radiology report search tools (mModal Scout), with 255 unique patients initially screened. Inclusion criteria required multimodal MRI examinations with at least 2 and at most 4 longitudinal timepoints per patient. The final cohort includes 7…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/wefa-cp23。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、Segmentation、Other、Demographic、Treatment、Follow-Up。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/ucsd-vs-longitudinal/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Nguyen, U., Correia de Verdier, M., Saluja, R., Schulte, J., Brandel, M., Suresh, K., Farid, N., & Rudie, J. (2026). The University of California San Diego Longitudinal Vestibular Schwannoma Dataset (UCSD-VS-Longitudinal) (Version 1) [Data set]. The Cancer Imaging Archive
下载信息
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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
前庭神经鞘瘤纵向MRI、分割和临床信息数据，用于肿瘤随访研究。
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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