口咽癌影像组学集合
口咽癌影像组学集合公开提供多模态数据，围绕头颈部肿瘤迁移学习相关病例、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
口咽癌影像组学集合
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 61.75 GB、606 例受试者，主题涵盖 Oropharyngeal Cancer，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Radiomic Biomarkers in Oropharyngeal Carcinoma》。源站首次发布：2020/01/29。
【数据内容】
源站原始描述：Supporting Documentation 300 patients in this dataset are also a subset of 542 patients from Princess Margaret Cancer Centre published in 2015: External validation of a prognostic CT-based radiomic signature in oropharyngeal squamous cell carcinoma. PMID: 26264429 DOI: 10.3109/0284186X.2015.1061214 . You can download just this portion of the Collection using this link: OPC-Radiomics-300.tcia 30.9 GB to save a “.tcia” manifest file to your computer, which you must open with the NBIA Data Retrieve…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/tcia.2019.8dho2gls。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、RTSTRUCT、Demographic、Diagnosis、Exposure、Treatment。主题标签：Oropharyngeal 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/opc-radiomics/
使用许可：CC BY 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/）。
规范引用：Kwan JYY, Su J, Huang SH, Ghoraie LS, Xu W, Chan B, Yip KW, Giuliani M, Bayley A, Kim J, Hope AJ, Ringash J, Cho J, McNiven A, Hansen A, Goldstein D, de Almeida JR, Aerts HJ, Waldron JN, Haibe-Kains B, O’Sullivan B, Bratman SV, Liu FF. (2019). Data from Radiomic Biomarkers to Refine Risk Models for…
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 61.75 GB。
数据说明
口咽癌影像组学集合是与头颈部肿瘤迁移学习相关的公开数据集，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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