前列腺MRI-超声融合活检数据
包含前列腺MRI、超声融合活检和病灶信息，适合靶向活检建模、癌灶定位和多模态影像研究。 该数据集与前列腺癌高度相关，覆盖多模态数据内容，可用于目标检测、特征筛选、算法评估和临床研究。
基本信息
资源简介
前列腺MRI-超声融合活检数据
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 80.21 GB、1151 例受试者，主题涵盖 Prostate Cancer，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prostate MRI and Ultrasound With Pathology and Coordinates of Tracked Biopsy》。源站首次发布：2023/10/20。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset was derived from tracked biopsy sessions using the Artemis biopsy system, many of which included image fusion with MRI targets. Patients received a 3D transrectal ultrasound scan, after which nonrigid registration (e.g. “fusion”) was performed between real-time ultrasound and preoperative MRI, enabling biopsy cores to be sampled from MR regions of interest. Most cases also included sampling of systematic biopsy cores using a 12-core digital template. The Artemis system tracked targe…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集源自使用 Artemis 活检系统进行的追踪活检操作，其中许多操作包括与 MRI 靶区进行图像融合。患者接受 3D 经直肠超声扫描，随后在实时超声与术前 MRI 之间进行非刚性配准（即“融合”），从而能够从 MR 感兴趣区取样活检针芯。大多数病例还包括使用 12 针数字化模板取样系统性活检针芯。Artemis 系统利用机械臂的编码器运动学追踪靶向和系统性针芯位置，并记录相对于超声扫描的位置。大多数病例还记录了 MRI 活检坐标。STL 文件和活检叠加图可用，并可在 3D Slicer 中使用 SlicerHeart 扩展进行三维可视化。汇总活检和 MR 靶区数据的电子表格也可用。更多信息见下方“详细描述”选项卡。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/TCIA.2020.A61IOC1A。
【主题与分类】
源站学科分类：MR、US、Classification、Measurement、Other。主题标签：Prostate Cancer。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cancerimagingarchive.net/collection/prostate-mri-us-biopsy/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Natarajan, S., Priester, A., Margolis, D., Huang, J., & Marks, L. (2020). Prostate MRI and Ultrasound With Pathology and Coordinates of Tracked Biopsy (Prostate-MRI-US-Biopsy) (version 2) [Data set]. The Cancer Imaging Archive. DOI: 10.7937/TCIA.2020.A61IOC1A
下载信息
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暂未开放公开下载
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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（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据说明
包含前列腺MRI、超声融合活检和病灶信息，适合靶向活检建模、癌灶定位和多模态影像研究。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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