结肠癌高光谱图像数据集
包含27张结肠腺癌肝转移患者的高光谱图像，用于术中肿瘤像素级分类，由三位病理学家标注。
基本信息
资源简介
ColonCancerHSI数据集包含27张苏木精-伊红染色的冷冻切片高光谱图像，来自14名结肠腺癌肝转移患者。图像在450-800 nm波长范围内采集，分辨率为1 nm，大小为1384×1035像素。由三位病理学家进行像素级标注，用于术中肿瘤切除的像素级分类，旨在提高肿瘤切除准确性。该数据集主要应用于计算病理学领域。
下载信息
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暂未开放公开下载
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暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/ikopriva/ColonCancerHSI.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ikopriva/ColonCancerHSI/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
This directory contains three MATLAB scripts: MPRI_HSI_pseudoRGB_SSL.m, TensorSSA_HSI_pseudoRGB_SSL.m and Grassmann_HSI.m. The first two scripts combine self-trained semi-supervised learning (SSL) algorithm, implemented through MATLAB function fitsemiself, with 3D spectral-spatial features extracted by:
(1) Multiscale Priniciple of Relevant Information (MPRI) approach, Y. Wei, S. YU, L. S. Giraldo, J. C. Principe, “Multiscale principle of relevant information for hyperspectral image classification”, Machine Learning (2023) 112:1227-1252, https://doi.org/10.1007/s10994-021-06011-9.
Corresponding code is placed in sub-directory .\MPRI_code.
(2) Tensor Singular Spectrum Analysis (TensorSSA) approach, H. Fu, G. Sun, A. Zhang, B. Shao, J. Ren, and X. Jia, “Tensor Singular Spectrum Analysis for 3-D Feature Extraction in Hyperspectral Images,” IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing", vol. 61, article no. 5403914, 2023.
Corresponding code is placed in sub-directory .\TensorSSA_code.
The third script, Grassmann_HSI.m, implements Grassmann-manifold and nearest subspace classifier with TensorSSA spectral-spatial features.
The scripts read either 27 hyperspectral images of 27 corresponding co-registered RGB color images assumed to be placed, together with ground truth files, in the same working directory. Consequently, prior to running the scripts data have to be downloaded from the repository: https://data.fulir.irb.hr/islandora/object/irb:538
This work is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
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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