前列腺癌检测图像数据集

前列腺癌检测图像数据集包含ADC、HBV和T2w三种序列的MRI影像,覆盖不同成像特征,属于图像数据,主要用于前列腺病灶分类、区域识别、模型训练验证和临床辅助诊断。

开源开源
Kaggle
2025-12-22 更新
浏览 14
图像图像分类

基本信息

模态
图像
大小
0.09 GB
数据量
989
任务类型
图像分类
许可
Apache-2.0
创建/更新时间
2025-12-22

资源简介

Prostate Gland Cancer Detection数据集包含989张通过MRI采集的前列腺癌相关图像,分为ADC、HBV和T2w三种类型,覆盖不同成像序列的特点。该数据集来自公开网站,适用于前列腺癌的自动识别与分析,可支持病灶区域分割、分类及医疗大模型的训练与验证,具有重要的临床辅助诊断应用价值。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/sarmad07x/prostate-gland-cancer-detection

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使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("sarmad07x/prostate-gland-cancer-detection")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d sarmad07x/prostate-gland-cancer-detection
unzip prostate-gland-cancer-detection.zip -d prostate-gland-cancer-detection/

数据集大小约 0.09 GB

数据说明

Prostate Gland Cancer Detection数据集包含989张通过MRI采集的前列腺癌相关图像,分为ADC、HBV和T2w三种类型,覆盖不同成像序列的特点。该数据集来自公开网站,适用于前列腺癌的自动识别与分析,可支持病灶区域分割、分类及医疗大模型的训练与验证,具有重要的临床辅助诊断应用价值。

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。

许可

Apache-2.0

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