肺癌 CT 影像数据集|医学影像数据集|肺癌检测数据集
RIDER肺癌CT影像数据集包含非小细胞肺癌患者短时间内重复采集的胸部CT图像及肿瘤直径测量信息，属于图像数据，主要用于肿瘤测量重复性分析、进展评估和影像算法验证。
基本信息
模态
图像
大小
40.06 GB
数据量
81548
任务类型
图像测量
许可
CC-BY-4.0
创建/更新时间
2025-12-22
资源简介
RIDER Lung CT Dataset 是一个用于评估非小细胞肺癌患者CT扫描中肿瘤测量变异性的数据集，包含32名患者在短时间内重复进行的胸部CT扫描，共计15419张图像。每位患者的两次扫描均在15分钟内完成，采用相同扫描方案，确保条件一致性。数据集中放射科医生手动测量肿瘤最大直径，并结合计算机软件辅助分析，利用一致性相关系数和Bland-Altman图评估测量重复性。该数据集适用于医学影像分析、肿瘤进展评估、算法可靠性验证及人工智能模型训练等场景，具有高临床价值和研究意义。
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://hyper.ai/cn/datasets/5633
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:
数据集大小约 40.06 GB。
数据说明
肺癌检测数据集
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
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