Grand Challenge：EMPIRE10 胸部CT图像配准挑战赛数据集
胸部CT图像个体内配准的挑战。主题标签：呼吸道疾病、胸部CT、图像配准、医学影像、Grand Challenge。本站分类：呼吸道疾病/其他
基本信息
资源简介
Grand Challenge：EMPIRE10 胸部CT图像配准挑战赛数据集
Grand Challenge: EMPIRE10 是一个面向胸部 CT 图像个体内配准的公开挑战数据集，来源于 empire10.grand-challenge.org。该数据集的主题围绕呼吸道疾病、胸部 CT、图像配准与医学影像展开，在本站分类中归属于“呼吸道疾病 / 其他”。其核心目标是为同一受试者不同时间或不同条件下获取的胸部 CT 图像提供配准评测场景，源站将其描述为“Challenge for intra-subject registration of chest CT images”。整体而言，该数据集属于医学影像分析领域中专注于图像配准任务的挑战型资源，适合用于评估和比较胸部 CT 个体内配准算法的性能。
【数据集背景】
该数据集以挑战赛形式组织，英文名称为 Grand Challenge: EMPIRE10，来源站为 empire10.grand-challenge.org。源站对其定位是“Challenge for intra-subject registration of chest CT images”，即针对胸部 CT 图像个体内配准的挑战。个体内配准通常关注同一受试者在不同扫描条件下图像之间的空间对应关系，而胸部 CT 由于呼吸运动、扫描参数差异等因素，配准难度较高。该数据集因此被归入呼吸道疾病相关方向，并在本站分类中列入“呼吸道疾病 / 其他”。其主题标签包括呼吸道疾病、胸部 CT、图像配准、医学影像、Grand Challenge，反映出该资源同时具有呼吸系统疾病研究、胸部影像分析和配准算法评测的多重属性。
【数据内容】
源站未提供具体的数据内容说明，包括图像数量、病例数、图像格式、标注信息、配准参考标准等均未在现有信息中给出。可以确认的是，该数据集围绕胸部 CT 图像展开，并以个体内配准为任务核心。由于源站描述仅指出其为胸部 CT 图像个体内配准挑战，未进一步说明数据组成、文件结构或配套评测指标，因此无法对数据内容作更具体的描述。
【采集与来源】
该数据集来源于 empire10.grand-challenge.org，属于 Grand Challenge 平台上的挑战项目。源站描述表明其关注胸部 CT 图像的个体内配准。关于采集机构、扫描设备、受试者来源、伦理审批、数据获取时间等信息，源站未提供。
【适用场景】
根据源站描述，该数据集适用于胸部 CT 图像的个体内配准任务。其主题标签涵盖呼吸道疾病、胸部 CT、图像配准、医学影像与 Grand Challenge，因此可被用于医学影像配准算法的研究、开发与评测，尤其是针对同一受试者胸部 CT 图像之间的空间对齐问题。本站分类将其归入“呼吸道疾病 / 其他”，说明其应用方向与呼吸系统疾病影像分析相关。除此之外的具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括如何下载、如何提交结果、评测流程、参赛方式或接口规范等均未在现有信息中给出。已知信息仅表明该资源以挑战形式存在，名称为 Grand Challenge: EMPIRE10，来源站为 empire10.grand-challenge.org。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、标注可靠性、样本偏倚、评测指标或使用限制的具体说明。现有信息仅能确认该数据集为胸部 CT 图像个体内配准挑战，无法进一步判断其质量水平或适用范围边界。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议、使用条款或版权说明。现有信息仅包含数据集英文名称、来源站、源站描述、本站分类与主题标签，未涉及引用与许可相关内容。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://empire10.grand-challenge.org/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Challenge for intra-subject registration of chest CT images.
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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