OSIC 肺纤维化影像样本数据集
主题标签：肺纤维化、呼吸系统疾病、医学影像、OSIC、影像样本。本数据集为呼吸系统疾病领域公开数据集，主题涵盖肺纤维化。
基本信息
资源简介
OSIC 肺纤维化影像样本数据集
osic-pulmonary-fibrosis-image-samples 是一个以肺纤维化为主题的公开医学影像数据集，收录于 Kaggle 平台，由 Shreyas Daniel Gaddam 于 2025 年发布。该数据集归属于呼吸系统疾病领域，围绕肺纤维化这一呼吸系统疾病提供影像样本，主题标签涵盖肺纤维化、呼吸系统疾病、医学影像、OSIC 与影像样本。从命名与主题来看，其定位是为肺纤维化相关的影像研究、算法开发与教学演示提供可直接获取的样本资源，属于呼吸系统疾病方向下公开数据资源的一部分。以下依据可获得的信息，对该数据集作分段介绍。
【数据集背景】
肺纤维化是一类以肺组织纤维化改变为特征的呼吸系统疾病，影像学检查在其评估中具有重要地位。OSIC 是肺纤维化领域常被提及的公开数据项目代号，本数据集以 OSIC 为标签之一，表明其与这一方向的数据资源存在主题关联。该数据集由 Shreyas Daniel Gaddam 于 2025 年发布在 Kaggle 平台，属于呼吸系统疾病分类下的公开数据集，主题涵盖肺纤维化，面向医学影像相关的研究与应用场景。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括肺纤维化、呼吸系统疾病、医学影像、OSIC 与影像样本，说明其内容以肺纤维化相关的医学影像样本为主体。数据集名称中的“image samples”表明其提供的是影像样本形式的数据。关于样本的具体数量、影像模态、文件格式、目录结构、标注信息以及是否包含临床表格数据等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 Kaggle 平台，发布者为 Shreyas Daniel Gaddam，发布年份为 2025 年，数据集英文名称为 osic-pulmonary-fibrosis-image-samples。关于原始影像的采集机构、采集设备、采集时间、受试者来源以及数据整理与再发布的具体流程，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与影像样本属性，该数据集可用于肺纤维化相关的医学影像研究，例如影像判读方法的开发与验证、影像分析算法的训练与测试、医学影像教学与演示，以及呼吸系统疾病影像数据资源的调研与比较。由于具体标注与样本构成信息源站未提供，实际可用于何种监督或非监督任务，需以数据集实际内容为准。
【使用方法】
该数据集以 Kaggle 数据集形式发布，通常可通过 Kaggle 平台获取与下载。关于下载方式、文件组织、读取格式、是否需要配套代码或说明文档，以及使用时的具体操作步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为公开数据集，其许可信息标注为 Unknown，即许可条款未明确说明，使用前需自行确认授权范围。关于数据规模、样本代表性、标注质量、影像分辨率、是否存在缺失或重复样本等质量相关指标，源站未提供。使用者应注意，公开影像样本数据在临床决策中的适用性有限，不宜直接用于临床诊断结论。
【引用与许可】
该数据集的引用信息为：Shreyas Daniel Gaddam (2025). osic-pulmonary-fibrosis-image-samples [Dataset]. https://www.kaggle.com/shreydan/osic-pulmonary-fibrosis-image-samples。许可状态标注为 Unknown，未提供许可名称与许可链接，使用与再分发前应核实相关条款。
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://kaggle.com/shreydan/osic-pulmonary-fibrosis-image-samples/discussion
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:
数据集大小约 1.32 GB。
数据说明
Shreyas Daniel Gaddam (2025). osic-pulmonary-fibrosis-image-samples [Dataset]. https://www.kaggle.com/shreydan/osic-pulmonary-fibrosis-image-samples
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
