QIN前列腺DCE-MRI集合
TCIA QIN集合提供前列腺癌DCE-MRI及临床关联信息,适合动态增强影像组学、疗效评估和病灶分析。 该数据集与前列腺癌高度相关,覆盖图像数据内容,可用于分类、特征筛选、算法评估和临床研究。

基本信息
模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2020-01-01
资源简介
TCIA QIN集合提供前列腺癌DCE-MRI及临床关联信息,适合动态增强影像组学、疗效评估和病灶分析。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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(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
TCIA QIN集合提供前列腺癌DCE-MRI及临床关联信息,适合动态增强影像组学、疗效评估和病灶分析。
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
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




