HECKTOR数据集
HECKTOR数据集是一个包含883个头颈部肿瘤临床案例的医学影像数据集，主要模态为FDG-PET/CT图像及临床信息，用于开发头颈部肿瘤（尤其是口咽癌）的自动分割算法并预测无复发生存期（RFS），支持医学影像分析和肿瘤学研究。
基本信息
资源简介
HECKTOR是一个专注于头颈部肿瘤（尤其是口咽癌）的医学影像数据集，用于自动分析FDG-PET/CT图像。该数据集由来自九个中心的883个临床案例组成，包含FDG-PET/CT图像及相应的临床信息，其中524个案例用于训练，359个案例用于测试。数据集旨在支持头颈部肿瘤的自动分割算法开发，并用于预测患者的无复发生存期（RFS），主要应用于医学影像分析、肿瘤学研究和临床辅助决策等领域。
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。
需登录公开下载
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://www.kupasai.com/corpus/detail?id=766&type=1
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
HECKTOR是一个专注于头颈部肿瘤（尤其是口咽癌）的医学影像数据集，用于自动分析FDG-PET/CT图像。该数据集由来自九个中心的883个临床案例组成，包含FDG-PET/CT图像及相应的临床信息，其中524个案例用于训练，359个案例用于测试。数据集旨在支持头颈部肿瘤的自动分割算法开发，并用于预测患者的无复发生存期（RFS），主要应用于医学影像分析、肿瘤学研究和临床辅助决策等领域。
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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