国家肺部筛查试验CT数据库

NLST数据集包含大规模低剂量胸部CT影像及长期随访结果,用于研究肺部疾病筛查策略、影像风险评估及早期诊断模型构建,在肺部疾病研究领域具有重要价值。

National Cancer InstituteNational Cancer Institute
Cancer Data Access System
浏览 51
图像分类lung cancerNLSTCTpathology imageslow-dose helical computed tomographychest radiographytissue microarraysbiospecimensscreeningmortality
NLST (National Lung Screening Trial)

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-27

资源简介

国家肺部筛查试验CT数据库

【一句话概览】

美国国家肺癌筛查试验(NLST)是由肺筛查研究组与美国放射影像网络开展的一项随机对照试验,旨在评估低剂量螺旋CT筛查相较胸部X线筛查能否降低高危人群肺癌死亡率。约54,000名受试者于2002年8月至2004年4月入组,数据收集已结束,信息截至2009年12月31日,注册号为NCT00047385。该网站提供数据集、CT与病理图像、组织微阵列及可检索的研究项目与出版物数据库。超过75,000次CT筛查和1,200余幅病理图像公开可用,可通过IDC和TCIA获取,完整数据集需经CDAS正式申请(来源 cdas.cancer.gov)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NLST - The Cancer Data Access System》。

【数据内容】

源站原始描述:The National Lung Screening Trial (NLST) was a randomized controlled trial conducted by the Lung Screening Study group (LSS) and the American College of Radiology Imaging Network (ACRIN) to determine whether screening for lung cancer with low-dose helical computed tomography (CT) reduces mortality from lung cancer in high-risk individuals relative to screening with chest radiography. Approximately 54,000 participants were enrolled between August 2002 and April 2004. Data collection has ended, an…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):国家肺癌筛查试验(NLST)是由肺癌筛查研究组(LSS)与美国放射学会影像网络(ACRIN)共同开展的一项随机对照试验,旨在确定在高风险个体中,采用低剂量螺旋计算机断层扫描(CT)进行肺癌筛查相较于胸部X线筛查能否降低肺癌死亡率。2002年8月至2004年4月期间,共纳入约54,000名参与者。数据收集已经结束,信息完整截至2009年12月31日。NLST在ClinicalTrials.gov的注册号为NCT00047385。本网站提供对NLST资源的全面访问,包括数据集、CT和病理图像、组织微阵列,以及可检索的研究项目和出版物数据库。超过75,000次CT筛查检查和1,200多幅病理图像——来源于2,000名NLST肺癌患者中的约500名——已公开可用。这些图像以及一组有限的临床变量可通过美国国家癌症研究所影像数据共享平台(NCI Imaging Data Commons,IDC)和癌症影像档案库(The Cancer Imaging Archive,TCIA)立即获取。TCIA以原始SVS格式托管病理图像,而IDC提供统一化的DICOM文件,并包含放射学图像的器官和肿瘤分割。除这些公共资源外,完整的NLST数据集(包括CT和病理图像)也可在本网站获取。如需通过癌症数据访问系统(CDAS)申请访问权限,用户必须提交正式申请。这些数据集包含参与者人口统计学信息、筛查结果、诊断程序、肺癌结局和死亡率数据的详细信息。

【主题与分类】

主题标签:lung cancer、NLST、CT、pathology images、low-dose helical computed tomography、chest radiography、tissue microarrays、biospecimens、screening、mortality。

【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://cdas.cancer.gov/nlst/

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源站:https://cdas.cancer.gov/nlst/

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

NLST是美国国家肺癌筛查试验数据集,包含低剂量CT影像及随访结果,用于评估肺部疾病早筛及影像学风险预测模型研究。

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

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