乳腺癌语义分割数据集

数据集获取

源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Breast_Cancer_Segmentation

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

乳腺癌语义分割（BCSS）数据集是一个用于乳腺癌组织病理图像分析的公开数据集。该数据集包含来自癌症基因组图谱（TCGA）的乳腺癌组织切片图像，并提供了超过20,000个组织区域的语义分割注释。注释工作由病理学家、病理学住院医师和医学生协作完成，通过数字切片存档系统进行标注。该数据集旨在支持高精度机器学习模型的开发，主要用于乳腺癌组织区域的自动分割，可应用于计算病理学、癌症诊断辅助以及组织形态定量分析等研究方向。

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。