PleThora胸膜积液与胸腔分割数据集
PleThora 基于TCIA NSCLC-Radiomics胸部CT，提供胸腔和胸腔积液分割标注，适合胸膜疾病、胸腔积液和病变肺处理流程评测。 数据包含真实病例或专家标注信息，适用于围绕相关疾病开展模型训练、表型抽取、影像识别、分割、预后评估或临床自然语言处理等研究。
基本信息
资源简介
PleThora胸膜积液与胸腔分割数据集
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的影像数据集，收录 合计 29.27 MB、402 例受试者，主题涵盖 Lung Non-Small Cell Carcinoma，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《Thoracic Volume and Pleural Effusion Segmentations in Diseased Lungs for Benchmarking Chest CT Processing Pipelines》。源站首次发布：2020/07/28。
【数据内容】
源站原始描述：The thoracic cavity segmentations were generated automatically by a U-Net based algorithm trained on chest CTs without cancer, manually corrected by a medical student, and revised by a radiation oncologist or a radiologist. Pleural effusion segmentations were manually delineated by a medical student and revised by a radiologist. Expert GTV segmentations already provided by the NSCLC-Radiomics collection helped inform our segmentations, and areas of the effusion that overlap with GTVs are not inc…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：胸腔分割由基于U-Net的算法自动生成，该算法在无癌症的胸部CT上训练，并由一名医学生手动校正，随后由一名放射肿瘤科医生或放射科医生修订。胸腔积液分割由一名医学生手动勾画，并由一名放射科医生修订。NSCLC-Radiomics集合已提供的专家GTV分割有助于指导我们的分割，且与GTV重叠的积液区域未纳入。有兴趣利用影像生物标志物输入区分GTV与积液的研究人员可能会发现我们的胸腔积液分割有用，尤其是与NSCLC-Radiomics集合中提供的GTV分割配对使用时。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/tcia.2020.6c7y-gq39。
【主题与分类】
主题标签：Lung Non-Small Cell Carcinoma。
【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/analysis-result/plethora/
使用许可：CC BY 3.0（https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/）。
规范引用：Kiser, K.J., Ahmed, S., Stieb, S.M., Mohamed, A.S.R., Elhalawani, H., Park, P.Y.S., Doyle, N.S., Wang, B.J., Barman, A., Fuller, C.D., Giancardo, L. (2020). Data from the Thoracic Volume and Pleural Effusion Segmentations in Diseased Lungs for Benchmarking Chest CT Processing Pipelines (PleThora) [D…
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。
数据集大小约 0.03 GB。
数据说明
PleThora 基于TCIA NSCLC-Radiomics胸部CT，提供胸腔和胸腔积液分割标注，适合胸膜疾病、胸腔积液和病变肺处理流程评测。
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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