HNSCC头颈癌影像集合
该影像集合可用于鼻腔副鼻窦肿瘤的头颈影像分割、放疗靶区、影像组学和治疗结局建模。
基本信息
资源简介
HNSCC头颈癌影像集合
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 309.81 GB、627 例受试者，主题涵盖 Head and Neck Squamous Cell Carcinoma，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《HNSCC》。源站首次发布：2024/05/15。
【数据内容】
源站原始描述：The second project was intended to address the unmet need for integrating quantitative imaging biomarkers into current risk stratification tools and to explore the correlation between radiomics features –alone or in combination with clinical prognosticators- and tumor outcome. Clinical meta-data and matched baseline contrast-enhanced computed tomography (CECT) scans were used to build a cohort of 495 oropharyngeal cancer (OPC) patients treated between 2005 and 2012. Expert radiation oncologists…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：第二个项目旨在解决将定量影像生物标志物整合到当前风险分层工具中的未满足需求，并探索影像组学特征——单独或与临床预后因素联合——与肿瘤结局之间的相关性。使用临床元数据和匹配的基线对比增强计算机断层扫描（CECT）
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/k9/tcia.2020.a8sh-7363。
【主题与分类】
源站学科分类：Other、CT、PT、RTPLAN、RTSTRUCT、RTDOSE。主题标签：Head and Neck Squamous Cell Carcinoma。
【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/hnscc/
使用许可：CC BY 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/）。
规范引用：Grossberg A, Elhalawani H, Mohamed A, Mulder S, Williams B, White AL, Zafereo J, Wong AJ, Berends JE, AboHashem S, Aymard JM, Kanwar A, Perni S, Rock CD, Chamchod S, Kantor M, Browne T, Hutcheson K, Gunn GB, Frank SJ, Rosenthal DI, Garden AS, Fuller CD, M.D. Anderson Cancer Center Head and Neck Quan…
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。
数据说明
头颈癌CT、PET/CT、RTSTRUCT和临床数据，用于肿瘤分割和影像组学。
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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