循环胃癌细胞分离检测数据集
该数据集包含683份临床血液样本，通过微流控芯片技术实现了循环胃癌细胞（CTCs）的高效分离、检测与多靶标分型，数据模态涉及细胞图像与临床表格信息，主要用于胃癌的早期诊断、个体化治疗指导以及疗效与预后评估研究，为癌症检测和微流控技术应用提供了重要临床验证数据。
基本信息
资源简介
该数据集基于微流控芯片技术，通过微过滤管道物理拦截与逐级捕获方法，构建了循环肿瘤细胞（CTCs）检测与分型微系统，实现了高灵敏、高特异性的CTCs检测、计数及鉴定。数据集包含683份临床血液标本，采用自主研发的试剂盒，可针对PD-L1、EpCAM、Vimentin、Her2等多靶标进行分型与识别，用于指导靶向用药和个体化治疗。研究结果表明，该检测体系在95%的患者外周血样本中成功检测到CTCs，且CTCs数量与患者分期、转移状态密切相关。数据集支持胃癌的早期诊断、疗效评估及预后监测等研究方向。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef2ea4bb16e07b0603aed3&type=1
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
该数据集基于微流控芯片技术，通过微过滤管道物理拦截与逐级捕获方法，构建了循环肿瘤细胞（CTCs）检测与分型微系统，实现了高灵敏、高特异性的CTCs检测、计数及鉴定。数据集包含683份临床血液标本，采用自主研发的试剂盒，可针对PD-L1、EpCAM、Vimentin、Her2等多靶标进行分型与识别，用于指导靶向用药和个体化治疗。研究结果表明，该检测体系在95%的患者外周血样本中成功检测到CTCs，且CTCs数量与患者分期、转移状态密切相关。数据集支持胃癌的早期诊断、疗效评估及预后监测等研究方向。
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。
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