肺部CT标准参考数据集
RIDER Lung CT 提供标准化肺部CT影像数据，用于医学影像算法验证、跨设备一致性分析及纵向研究，支持胸部疾病计算机辅助诊断。
基本信息
资源简介
肺部CT标准参考数据集
【一句话概览】
该数据集提供32例非小细胞肺癌患者同日重复CT扫描及放射科医生标注的病灶轮廓，用于癌症影像研究。每例扫描按三种层厚（1.25、2.5、5 mm）与两种重建核（肺、标准；GE CT设备）组合重建成6种设置，其中1.25 mm层厚+肺重建设置曾作为RIDER项目一部分于2012年发布。数据合计43 GB，标签为恶性肺肿瘤，分类含CT、SEG、测量等，采用CC BY 4.0许可（来源 TCIA，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Coffee-break lung CT collection with scan images reconstructed at multiple imaging parameters》。源站首次发布：2024/06/25。
【数据内容】
源站原始描述：In recent years, despite overwhelmingly increased awareness of the reproducibility and robustness in quantitative imaging studies, lack of precious clinical image data limits our investigation and algorithm development. Here, we contribute to the cancer imaging community with our investigator-initiated, same-day repeat CT scan images of 32 non–small cell lung cancer (NSCLC) patients, along with radiologist’s annotated lesion contours as the reference standard. Each scan was reconstructed into 6…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/k9/tcia.2015.u1x8a5nr。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、SEG、Measurement、Other。主题标签：Malignant Lung Neoplasm。
【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/rider-lung-ct/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhao, B., Schwartz, L. H., Kris, M. G., & Riely, G. J. (2015). Coffee-break lung CT collection with scan images reconstructed at multiple imaging parameters (Version 3) [Dataset]. The Cancer Imaging Archive
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。
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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
RIDER Lung CT 数据集提供标准化肺部CT扫描数据，用于影像算法验证、纵向研究及跨设备一致性评估，涵盖胸部结构与异常区域。
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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