IDC横纹肌肉瘤突变预测影像数据
IDC横纹肌肉瘤突变预测影像数据公开提供图像数据，围绕横纹肌肉瘤数字病理突变预测相关病例、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
IDC横纹肌肉瘤突变预测影像数据
【一句话概览】
该数据集针对横纹肌肉瘤（RMS）这一主要发生于儿童和年轻成人的侵袭性软组织肉瘤，包含截至数据发布 v16 版、来自 NCI 影像数据共享平台（IDC）的苏木精-伊红（H&E）染色图像清单，格式为医学数字成像与通信（DICOM）。原始图像为厂商特定格式，采集自经 IRB 批准的临床试验或组织库研究，涉及儿童肿瘤学组（COG）入组 ARST0331、ARST0431、D9602、D9803 和 D9902 试验的患者，受试者数为 403（来源 datacatalog.ccdi.cancer.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《RMS-Mutation-Prediction》。
【数据内容】
源站原始描述：Rhabdomyosarcoma (RMS) is an aggressive soft-tissue sarcoma, which primarily occurs in children and young adults. This dataset contains manifests referring to the hematoxylin and eosin (H&E) stained images in Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) format available from NCI Imaging Data Commons (IDC) as of data release v16. The original images in vendor-specific format were collected on IRB-approved clinical trials or tissue banking studies from Children''s Oncology Group (COG) pat…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：横纹肌肉瘤（RMS）是一种侵袭性软组织肉瘤，主要发生于儿童和年轻成人。该数据集包含的manifest文件指向截至数据发布版本v16时，可从NCI Imaging Data Commons（IDC）获取的、以医学数字成像和通信（DICOM）格式存储的苏木精-伊红（H&E）染色图像。原始图像为供应商特定格式，采集自经IRB批准的临床试验或组织库研究，研究对象为入组ARST0331、ARST0431、D9602、D9803和D9902试验的Children''s Oncology Group（COG）患者。
【主题与分类】
主题标签：Rhabdomyosarcoma、Soft-tissue sarcoma、Pediatric、H&E、DICOM、Imaging、Mutation Prediction。
【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://datacatalog.ccdi.cancer.gov/dataset/IDC-RMS-Mutation-Prediction
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
源站：https://datacatalog.ccdi.cancer.gov/dataset/IDC-RMS-Mutation-Prediction
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
IDC横纹肌肉瘤突变预测影像数据是与横纹肌肉瘤数字病理突变预测相关的公开数据集，包含图像数据，可用于分类、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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