肺结节影像数据库
LIDC-IDRI 是肺结节研究中最经典的CT影像数据集之一，包含上千例胸部CT扫描及多名放射科医生对肺结节的精细标注，支持结节检测、分割、分类与计算机辅助诊断等任务。
基本信息
资源简介
肺结节影像数据库
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 133.16 GB、1010 例受试者，主题涵盖 Malignant Lung Neoplasm、Non-Cancer、Metastatic disease，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY 3.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans》。源站首次发布：2020/09/21。
【数据内容】
源站原始描述：Seven academic centers and eight medical imaging companies collaborated to create this data set which contains 1018 cases. Each subject includes images from a clinical thoracic CT scan and an associated XML file that records the results of a two-phase image annotation process performed by four experienced thoracic radiologists. In the initial blinded-read phase, each radiologist independently reviewed each CT scan and marked lesions belonging to one of three categories ("nodule > or =3 mm," "nod…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2015.LO9QL9SX。
【主题与分类】
源站学科分类：DX、CT、CR、Measurement、Radiomic Feature、Diagnosis。主题标签：Malignant Lung Neoplasm、Non-Cancer、Metastatic disease。
【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/lidc-idri/
使用许可：CC BY 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/）。
规范引用：Armato III, S. G., McLennan, G., Bidaut, L., McNitt-Gray, M. F., Meyer, C. R., Reeves, A. P., Zhao, B., Aberle, D. R., Henschke, C. I., Hoffman, E. A., Kazerooni, E. A., MacMahon, H., Van Beek, E. J. R., Yankelevitz, D., Biancardi, A. M., Bland, P. H., Brown, M. S., Engelmann, R. M., Laderach, G. E.…
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。
数据说明
LIDC-IDRI 是经典肺部CT影像数据集，包含胸部CT扫描及多位放射科医生对肺结节的分割与标注结果，广泛用于肺结节检测、分割及计算机辅助诊断研究。
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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