喉癌CT数据集

Name: 喉癌CT数据集
Creator: Deakin University, Australia and Kasturba Medical College, Manipal, India

该数据集包含1029个喉癌患者的CT扫描影像数据，数据模态为三维医学图像，提供了喉部区域的标准化感兴趣区域和全面的元信息，主要用于开发和评估3D深度学习模型在喉癌早期与晚期分期以及T4亚型分类任务中的性能，为临床决策支持和医学影像分析研究提供基准测试资源。

Deakin University, Australia and Kasturba Medical College, Manipal, India

arXiv

2025-10-13 更新

喉癌分类医学图像分析

基本信息

创建/更新时间

2025-10-13

资源简介

LaryngealCT 是一个专门用于喉癌研究的医学影像数据集，包含从癌症影像档案（TCIA）中六个独立集合聚合的1029个CT扫描数据。该数据集提供了喉部区域的1mm各向同性分辨率感兴趣区域（ROI），并附有全面的元数据和经过专家验证的数据处理流程。数据集主要用于开发和评估3D深度学习模型，在早期（Tis-T2）与晚期（T3-T4）喉癌分期以及T4与非T4分类任务中进行基准测试，以支持临床决策和医学影像分析研究。

原始链接

https://github.com/funzi-son/LaryngealCT

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下载信息

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Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。

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暂未开放

千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。

使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/funzi-son/LaryngealCT.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/funzi-son/LaryngealCT/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

STEP 0: Download Datasets from https://www.cancerimagingarchive.net

We select images from six datasets in the Cancer Image Archive https://www.cancerimagingarchive.net. Downloading datasets from TCIA requires license to access Restriced Access data, which should be applied through proper channel. Users are encouraged to register and download 6 public datasets containing computed tomography (CT) scans of patients with confirmed head and neck cancer, including laryngeal cancer. The datasets include: RADCURE, Head-Neck-PET-CT, HEAD-NECK-RADIOMICS-HN1, HNSCC, Head-Neck-3DCT-RT, and QIN-HEADNECK. All imaging data and associated metadata were downloaded using the National Biomedical Imaging Archive (NBIA) Data Retriever. Clinical annotations included age, sex, tumour subsite, T-stage, and treatment type (surgery, radiotherapy, or chemoradiotherapy), when available. The stage-wise breakdown of the laryngeal cancer cases across the different datasets is summarized in table below.

After downloading RADCURE, Head-Neck-PET-CT, HEAD-NECK-RADIOMICS-HN1, HNSCC, Head-Neck-3DCT-RT, and QIN-HEADNECK, users should save them under the “data/tcia” folder. If the “tcia” folder does not exist under the “data” folder, please create one.

NOTE: Make sure you place the downloaded TCIA data folder into the “data” directory and rename it as “tcia”.

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