头颈自动分割公共数据库
头颈自动分割公共数据库公开提供图像数据，围绕腮腺和头颈器官分割相关病例、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
头颈自动分割公共数据库
【一句话概览】
PDDCA 1.4.1 是由 Gregory C. Sharp 博士团队维护的公共计算解剖数据库，包含 48 例头颈部 CT 图像及手动分割，用于 2015 年头颈部自动分割挑战赛。数据来自 RTOG 0522 研究，分割结构包括左右腮腺、脑干、视交叉、左右视神经、下颌骨、左右颌下腺，并标注骨性标志。数据库分三个压缩文件，第三部分缺少部分结构（来源 imagenglab.com）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PDDCA》。
【数据内容】
源站原始描述：PDDCA A Public Domain Database for Computational Anatomy version 1.4.1 This database is provided and maintained by Dr. Gregory C Sharp (Harvard Medical School – MGH, Boston) and his group. The data here provided have been used for the “Head and Neck Auto Segmentation MICCAI Challenge (2015)”. To cite the challenge or the data, please refer to: Raudaschl, P. F., Zaffino, P., Sharp, G. C., Spadea, M. F., Chen, A., Dawant, B. M., … & Jung, F. (2017). Evaluation of segmentation methods on head and n…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：PDDCA 计算解剖学公共领域数据库 版本 1.4.1 本数据库由 Gregory C Sharp 博士（哈佛医学院 – 波士顿麻省总医院）及其团队提供和维护。此处提供的数据已用于“头颈部自动分割 MICCAI 挑战赛（2015）”。如需引用该挑战赛或数据，请参考：Raudaschl, P. F., Zaffino, P., Sharp, G. C., Spadea, M. F., Chen, A., Dawant, B. M., … & Jung, F. (2017). Evaluation of segmentation methods on head and neck CT: Auto‐segmentation challenge 2015. Medical Physics, 44(5), 2020-2036. PDDCA 版本 1.4.1 包含来自放射治疗肿瘤学组（RTOG）0522 研究（由 Kian Ang 博士领导的多机构临床试验）的 48 例患者 CT 图像，以及左右腮腺、脑干、视交叉、视神经（左右两侧）、下颌骨、颌下腺（左右两侧）的手动分割和骨性标志的手动识别。我们将这些数据提供给社区，希望能有所帮助。任何勾画和标记中的错误均归我们所有，并非参与医生之过。请参阅 pddca.odt 获取完整信息。出于实际原因，数据库分为 3 个压缩文件。第 3 部分包含缺少上述某些结构的图像。
【主题与分类】
主题标签：head and neck、CT、segmentation、computational anatomy、parotid glands、brainstem、optic chiasm、optic nerves、mandible、submandibular glands。
【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.imagenglab.com/newsite/pddca/
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。
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.imagenglab.com/newsite/pddca/
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
头颈自动分割公共数据库是与腮腺和头颈器官分割相关的公开数据集，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（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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