医学影像数据集|前列腺癌检测数据集
PROMISE12前列腺MRI数据集包含多中心采集的T2加权磁共振图像及高质量前列腺区域标注，属于图像数据，主要用于前列腺图像分割、模型泛化能力评估和深度学习算法验证。
基本信息
资源简介
PROMISE12数据集用于前列腺MRI图像分割，包含50名患者的T2加权磁共振图像及30个测试样本，涵盖多种疾病状态和不同厂商的扫描设备。数据集规模适中，标注质量高，具有多中心、多参数成像特点，适用于算法泛化能力评估。广泛应用于医学图像分割算法开发与验证，尤其支持深度学习模型在前列腺区域自动识别中的研究与 benchmarking。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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）
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/ergo333/Promise12_dataset_nrrd.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ergo333/Promise12_dataset_nrrd/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
数据集大小约 1.09 GB。
源站 README 摘录（使用方式）
PROMISE12 DATASET
This repository contains .nrrd converted version of PROMISE12 dataset that you can find at this link:
https://promise12.grand-challenge.org/
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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