头颈影像组学HN1数据集
头颈影像组学HN1数据集公开提供多模态数据，围绕头颈癌预后和转移风险相关病例、标注或临床/组学信息，适合用于分类、算法训练、外部验证、表型分析和疾病机制探索。
基本信息
资源简介
头颈影像组学HN1数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 11.79 GB、137 例受试者，主题涵盖 Head and Neck Cancer，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY-NC 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《HEAD-NECK-RADIOMICS-HN1》。源站首次发布：2020/07/29。
【数据内容】
源站原始描述：Radiomics refers to the comprehensive quantification of tumor phenotypes by applying a large number of quantitative image features. In the published analysis, 440 features quantifying tumor image intensity, shape, and texture were extracted. We found that a large number of radiomic features have prognostic power in independent data sets, many of which were not identified as significant before. Radiogenomics analysis revealed that a prognostic radiomic signature, capturing intra-tumor heterogenei…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：影像组学是指通过应用大量定量图像特征来全面量化肿瘤表型。在已发表的分析中，提取了440个量化肿瘤图像强度、形状和纹理的特征。我们发现，大量影像组学特征在独立数据集中具有预后价值，其中许多特征此前未被识别为显著。放射基因组学分析显示，一个捕获肿瘤内异质性的预后影像组学特征与潜在的基因表达模式相关。这些数据表明，影像组学识别出了一种存在于肺癌和头颈癌中的通用预后表型。这可能具有临床影响，因为影像学在临床实践中被常规使用，为以低成本改善癌症治疗决策支持提供了前所未有的机会。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/tcia.2019.8kap372n。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、SEG、RTSTRUCT、PT、Demographic、Follow-Up。主题标签：Head and Neck Cancer。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/head-neck-radiomics-hn1/
使用许可：CC BY-NC 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/）。
规范引用：Wee, L., & Dekker, A. (2019). Data from HEAD-NECK-RADIOMICS-HN1 [Data set]. The Cancer Imaging Archive
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 11.79 GB。
数据说明
头颈影像组学HN1数据集是与头颈癌预后和转移风险相关的公开数据集，包含多模态数据，可用于分类、分型、诊断或预后研究。
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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