LIDC-IDRI数据集

### 关于LIDC-IDRI数据集下载与使用

#### 数据集概述
LIDC-IDRI是一个用于肺癌检测研究的公共数据集，包含了1012例胸部CT扫描案例，每例数据由多位放射科医生进行了详细的标注。该数据集中每个病人的CT图像以Dicom格式存储[^1]。

#### XML标注文件及其处理方式
对于LIDC-IDRI数据集而言，除了原始影像外还提供了重要的辅助信息——即XML形式的标注文件。这些文件记录了专家们针对特定结节位置、大小以及其他特征所做的标记和描述。为了有效利用这部分资源，在实际操作过程中通常需要解析并提取其中的关键元数据来支持后续分析工作。

#### 获取预处理脚本
可以通过GitHub平台获取专门为此目的编写的Python工具包`pylidc`以及配套的预处理代码仓库。具体命令如下所示：

git clone https://github.com/jaeho3690/LIDC-IDRI-Preprocessing.git

完成上述步骤之后，应当将官方发布的LIDC-IDRI压缩包解压至项目根目录下的指定子文件夹内以便进一步处理[^2]。

#### 配置环境变量
安装依赖项后还需要适当调整软件包内部的一些参数设定（比如数据库连接字符串等），这一步骤可通过编辑配置文件实现。确保按照文档指示正确设置了所有必要的选项，从而保障程序能够顺利运行。

#### 加载DICOM序列
当一切准备就绪时就可以调用自定义函数读入目标路径下的全部切片图片，并将其封装成适合机器学习框架使用的格式。例如MATLAB环境下可以采用下面这段伪代码作为起点：

imds = load_data(dataPath);
% 此处假设load_data()为预先编写好的接口，
% 它接受一个指向本地磁盘上某一层级结构化目录树顶部节点的绝对地址作为输入参数；
% 输出则是一个实现了Image Data Store API的对象实例。

值得注意的是，由于每位阅片者给出的意见可能存在差异，因此某些样本可能会存在多个版本的真值标签。像编号为LIDC-IDRI-0003这样的患者身上发现至少一处可疑区域被四位不同的专业人士共同关注过；而其他部位或许只有少数几位参与评估[^4]。