肺部PET-CT诊断数据集
Lung-PET-CT-Dx 提供肺癌患者PET-CT影像数据，包含肿瘤及纵隔相关病变信息，广泛用于肿瘤检测、分期评估及多模态医学影像分析。
基本信息
资源简介
肺部PET-CT诊断数据集
【一句话概览】
该数据集用于肺癌诊断，含355名受试者、合计127.2 GB的CT与PET/CT数据，标签为恶性肺肿瘤，分类涵盖CT、PT、放射组学特征、人口学、诊断、暴露与病理详情，许可为CC BY 4.0。检查前禁食至少6小时、血糖低于11 mmol/L；静脉注射18F-FDG后60分钟采集全身发射扫描。PET经CT数据衰减校正，CT与PET分辨率分别为512×512与200×200，层厚1 mm，PET采用TrueX TOF重建（来源 TCIA，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Large-Scale CT and PET/CT Dataset for Lung Cancer Diagnosis》。源站首次发布：2020/12/22。
【数据内容】
源站原始描述：Before the examination, the patient underwent fasting for at least 6 hours, and the blood glucose of each patient was less than 11 mmol/L. Whole-body emission scans were acquired 60 minutes after the intravenous injection of 18F-FDG (4.44MBq/kg, 0.12mCi/kg), with patients in the supine position in the PET scanner. FDG doses and uptake times were 168.72-468.79MBq (295.8±64.8MBq) and 27-171min (70.4±24.9 minutes), respectively. 18F-FDG with a radiochemical purity of 95% was provided. Patients were…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/TCIA.2020.NNC2-0461。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、PT、Radiomic Feature、Other、Demographic、Diagnosis。主题标签：Malignant Lung Neoplasm。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/lung-pet-ct-dx/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Li, P., Wang, S., Li, T., Lu, J., HuangFu, Y., & Wang, D. (2020). A Large-Scale CT and PET/CT Dataset for Lung Cancer Diagnosis (Lung-PET-CT-Dx) [Data set]. The Cancer Imaging Archive
下载信息
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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。
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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
Lung-PET-CT-Dx 数据集包含肺部癌症患者的PET-CT影像数据，用于肿瘤检测、分期评估及代谢特征分析，涵盖纵隔区域病变信息。
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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