系统性AL淀粉样变性CD138缺失临床数据集
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及7例骨髓淀粉样蛋白沉积样本的病理图像数据，其中临床数据记录了患者骨髓淀粉样蛋白沉积情况，图像数据则提供了刚果红染色（正常光与偏振光）和H&E染色的显微镜图像，主要用于淀粉样变性疾病的临床病理研究、医学影像分析以及人工智能辅助诊断模型的开发。
基本信息
资源简介
系统性AL淀粉样变性CD138缺失临床数据集
【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
下载信息
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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。
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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。
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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
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
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蛋白沉积（在B列标记为1），27例患者骨髓中无淀粉样蛋白沉积（在B列标记为0）。此外，数据集还包含了7例骨髓中存在淀粉样蛋白沉积样本的显微镜图像，每例样本均提供刚果红染色在正常光与偏振光下的图像以及苏木精-伊红（H&E）染色图像。图像使用奥林巴斯BX51显微镜配合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，物镜20倍、目镜10倍，总放大倍数200倍）。该数据集适用于淀粉样变性疾病的临床研究、病理图像分析以及机器学习在医学影像诊断中的应用。
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。
数据缺失？
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