系统性AL淀粉样变性CD138缺失的临床数据

该数据集包含49例系统性AL淀粉样变性患者的临床表格数据(如骨髓淀粉样物质存在情况)和7例样本的病理显微镜图像(包括刚果红染色和H&E染色图像),数据模态涵盖临床表格与医学影像,主要用于研究淀粉样变性的临床病理关联、支持疾病诊断和生物标志物分析。

DataONE
2023-07-27 更新
浏览 21
AmyloidosisMedicineHealth and Life Sciences
Systemic AL Amyloidosis CD138 Depleted Clinical Data

基本信息

大小
0.000007626 GB
创建/更新时间
2023-07-27

资源简介

系统性AL淀粉样变性CD138缺失的临床数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Systemic AL Amyloidosis CD138 depleted clinical data》。

【数据内容】

源站原始描述:Clinical data was collected on 49 patients with Systemic AL Amyloidosis. All data has been de-identified. 22 patients had amyloid in the bone marrow (labeled as 1 in column B) and 27 did not have amyloid in the bone marrow (labeled as 0 in column B). Microscope images have also been included on seven samples that had amyloid in the bone marrow. For each sample, Congo red images in normal and polarized light are included. A well as images on H&E staining. Images were acquired with Olympus BX51 mi…

【主题与分类】

主题标签:Amyloidosis、Medicine, Health and Life Sciences。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:312b5adec2edb1b965c2f16856de6d5556a2951dc98ea450ca86d603f1c53f92

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:312b5adec2edb1b965c2f16856de6d5556a2951dc98ea450ca86d603f1c53f92

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集收集了49例系统性AL淀粉样变性患者的临床数据,所有数据均已去标识化处理。其中22例患者骨髓中存在淀粉样物质(在B列标记为1),27例患者骨髓中无淀粉样物质(标记为0)。此外,数据集还包含了7例骨髓中存在淀粉样物质样本的显微镜图像,每例样本均提供了刚果红染色在正常光和偏振光下的图像,以及H&E染色图像。图像使用Olympus BX51显微镜和Infinity HD相机采集,原始放大倍数在图像名称中注明(例如HE x20表示苏木精-伊红染色,原始放大倍数为200倍)。该数据集主要用于研究系统性AL淀粉样变性的临床特征与病理影像关联,支持疾病诊断、病理分析和生物标志物探索。

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

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