RPA头颈淋巴结数据集
RPA头颈淋巴结数据集公开提供图像数据，围绕颈部淋巴结转移相关病例、标注或临床/组学信息，适合用于图像分割、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
RPA头颈淋巴结数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 4.79 GB、46 例受试者，主题涵盖 Head and Neck 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 Head and Neck Lymph Nodes Dataset, Definitive, Non-contrast》。源站首次发布：2024/10/23。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset was generated to train models for research in the Radiation Planning Assistant (RPA) , aimed at auto-contouring cervical lymph node levels in the head and neck
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据集旨在训练用于放射治疗计划助手（RPA）研究的模型，以实现头颈部颈部淋巴结分区的自动勾画。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/fe3t-za58。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、RTSTRUCT、Other。主题标签：Head and Neck 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/rpa-head-and-neck-lymph-nodes/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Maroongroge, S., Mohamed, A. S. R., Nguyen, C., Guma De la Vega, J., Frank, S. J., Garden, A. S., Gunn, G. B., Lee, A., Mayo, L., Moreno, A., Morrison, W. H., Phan, J., Spiotto, M. T., Court, L. E., Fuller, C. D., Rosenthal, D. I., & Netherton, T. J. (2024). The Head and Neck Lymph Nodes Dataset, De…
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 4.79 GB。
数据说明
RPA头颈淋巴结数据集是与颈部淋巴结转移相关的公开数据集，包含图像数据，可用于图像分割、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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