乳腺癌图像数据集
该数据集是一个包含乳腺组织病理学图像的医学图像数据集，涵盖良性、恶性和正常三类样本，共计1578张图像，主要用于乳腺癌的自动检测与分类研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在医学影像分析领域的应用开发。
基本信息
资源简介
乳腺癌图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《amanvip2/breast_cancer_images》。源站首次发布：2024-05-12。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 265.83 MB。
【主题与分类】
主题标签：size_categories:1K<n<10K、format:parquet、modality:image、library:datasets、library:pandas、library:polars、library:mlcroissant、region:us。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/amanvip2/breast_cancer_images
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-05-26，引用时请注意版本时效。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("amanvip2/breast_cancer_images")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/amanvip2/breast_cancer_images
数据说明
该数据集是一个公开的医学图像数据集，专门用于乳腺癌检测研究。数据集包含乳腺组织病理学图像，分为三类：良性（benign）、恶性（malignant）和正常（normal）。数据以图像文件形式存储，每张图像对应一个分类标签。数据集已划分为训练集（1262个样本）和测试集（316个样本），总大小约265MB。该数据集适用于计算机辅助诊断、医学图像分类、深度学习模型训练等研究方向，特别是乳腺癌的自动检测和分类任务。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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