PROMISE12 前列腺癌检测数据集
该数据集是一个包含 50 例患者 T2 加权磁共振图像及专家标注的医学影像数据集,主要用于前列腺区域的图像分割研究,其数据模态为 MRI 影像,核心应用方向是支持深度学习等算法在前列腺癌自动检测、病灶分割以及量化分析中的开发、验证与性能基准测试。
基本信息
资源简介
PROMISE12 是一个用于前列腺 MRI 图像分割的公开医学影像数据集。它包含 50 名患者的 T2 加权磁共振图像及对应的专家标注,以及 30 个独立的测试样本。数据来源于多中心、不同厂商的扫描设备,涵盖了多种前列腺疾病状态(包括健康组织和癌变组织)。该数据集以其高质量的专家标注、适中的规模和多样化的成像条件而著称,主要用于开发和验证医学图像分割算法,特别是深度学习模型在前列腺区域(包括外周带和中央腺体)的自动识别、分割与量化分析,是评估算法泛化能力和进行基准测试的重要资源。
下载信息
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需登录公开下载
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暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务,注意,服务不针对数据相关产权,只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://www.kupasai.com/corpus/detail?id=596&type=1
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
PROMISE12 是一个用于前列腺 MRI 图像分割的公开医学影像数据集。它包含 50 名患者的 T2 加权磁共振图像及对应的专家标注,以及 30 个独立的测试样本。数据来源于多中心、不同厂商的扫描设备,涵盖了多种前列腺疾病状态(包括健康组织和癌变组织)。该数据集以其高质量的专家标注、适中的规模和多样化的成像条件而著称,主要用于开发和验证医学图像分割算法,特别是深度学习模型在前列腺区域(包括外周带和中央腺体)的自动识别、分割与量化分析,是评估算法泛化能力和进行基准测试的重要资源。
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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