医学影像数据集|前列腺癌检测数据集
该数据集是一个包含50名患者T2加权磁共振图像及30个测试样本的医学影像数据集，数据模态为MRI图像，涵盖多种前列腺疾病状态和不同扫描设备，主要用于前列腺癌检测、医学图像分割算法的开发与验证，以及深度学习模型在前列腺区域自动识别中的研究与基准测试。
基本信息
资源简介
PROMISE12数据集是一个用于前列腺MRI图像分割的公开医学影像数据集，包含50名患者的T2加权磁共振图像及30个独立的测试样本。数据涵盖了多种疾病状态（如良性、癌变）以及来自不同厂商的扫描设备，具有多中心、多参数成像的特点。该数据集规模适中，标注质量高，适用于评估医学图像分割算法的泛化能力，主要应用于前列腺癌检测、深度学习模型在前列腺区域自动识别的研究以及相关算法的基准测试。
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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://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:
数据集大小约 0.64 GB。
数据说明
该数据集是一个包含50名患者T2加权磁共振图像及30个测试样本的医学影像数据集，数据模态为MRI图像，涵盖多种前列腺疾病状态和不同扫描设备，主要用于前列腺癌检测、医学图像分割算法的开发与验证，以及深度学习模型在前列腺区域自动识别中的研究与基准测试。
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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