ct和mri医学图像数据集

### CT 和 MRI 医学影像数据集

对于研究或训练目的而言，多个公开可用的数据集提供了丰富的资源来支持医学图像分析的发展。以下是几个常用的高质量CT和MRI数据集：

#### 1. TCIA 数据库
The Cancer Imaging Archive (TCIA) 是一个大型开放存取数据库，其中包含了多种癌症类型的成像资料，包括大量的胸部、腹部以及脑部的CT扫描图片[^1]。

#### 2. ADNI 数据集
Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) 提供了一个专注于阿尔茨海默病及相关疾病的大规模纵向神经影像集合，主要包含来自患者的结构化和功能性的MRI图像。

#### 3. BraTS 数据挑战赛
Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) 每年都会发布新的多模态脑肿瘤分割竞赛数据集，这些数据集中不仅有T1加权、T2加权等多种序列下的MRI图像，还包括对应的标注信息用于模型评估与验证。

#### 4. LIDC-IDRI 数据集
Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative (LIDC-IDRI) 收录了超过1000名患者经过四位放射科医生独立标记过的肺结节CT切片图像，非常适合用来开发肺癌检测算法。

#### 5. UK Biobank 影像子集
UK Biobank 的影像部分涵盖了心脏磁共振成像(CMR)，弥散张量成像(DTI)，肝脏脂肪定量等广泛的全身各器官系统的高分辨率MRI扫描结果，能够满足不同领域研究人员的需求。

为了更好地利用上述提到的各种数据源，在获取之前应当仔细阅读其使用条款并遵循相应的版权规定。此外，考虑到医疗隐私保护的重要性，许多平台可能还需要申请权限才能下载完整的原始文件。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_dataset_info(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    title = soup.title.string.strip()
    description = ''.join([p.text for p in soup.find_all('p')[:2]])
    return f"Title: {title}\nDescription:\n{description}"

url_tcia = "https://www.cancerimagingarchive.net/"
print(fetch_dataset_info(url_tcia))