BIMCV 前列腺数据集 V1

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.13254317

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

⚠️ 数据可用性通知

BIMCV Prostate Dataset 目前正在接受西班牙瓦伦西亚自治区主管当局及合作医疗机构的监管重新评估。该流程旨在确保完全符合管理医疗数据共享的最新法律与伦理框架。因此，尽管该数据集已公开注册并关联一篇同行评审出版物，但在审查流程完成且所有要求得到满足之前，数据访问暂时中止。一旦根据修订后的法规获得授权，访问将立即恢复。我们始终致力于保持透明度，并按照适用标准实现数据访问。

BIMCV Prostate Dataset 是一个全面且多样化的数据集，共包含 9,341 次前列腺 MRI 检查，分布于 8,441 名受试者，采集自西班牙瓦伦西亚自治区的 16 家医疗中心。该数据集按照 MIDS（Medical Imaging Data Structure）标准构建，确保为研究人员提供一致且易于访问的组织结构，便于数据使用与分析。

该数据集的第一版聚焦于包含上述三种影像模态（T2W、DWI和ADC）的检查会话，最终共纳入1，730个完整会话，总计4，663个样本用于训练，其中2，594个为csPCa阳性，2，069个为csPCa阴性。该信息可在GitHub上的表格中查阅。数据集包含三种模态的MRI图像：T2加权图像（T2W）、弥散加权图像（DWI）和表观弥散系数（ADC）图。数据集总共包含32，662张T2W图像（62.97%）、8，036张DWI图像（15.49%）和11，167张ADC图（21.53%），既包括原始图像，也包括根据现有DWI图像计算得到的图像。进行这一额外计算过程是为了确保数据集的完整性并

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。