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
循环胃癌细胞分离检测数据集
【数据集背景】
源站首次发布：2023-01-17。
【数据内容】
源站原始描述：利用微流控芯片微过滤管道物理拦截及逐级捕获的方法，构建了基于微流控芯片的CTCs检测及分型微系统，建立了高灵敏、高特异性的CTCs检测、计数及鉴定新方法。采用自行研发的试剂盒，提高了CTCs的多靶标分型与识别有效性（可针对免疫治疗靶标PD-L1、上皮标志物EpCAM、间质标志物Vimentin及Her2等检测，用于指导后续的靶向用药及个体化治疗。实现了 CTCs富集、分型、识别与计数的自动化操作。研发的CTCs检测微系统获得医疗器械注册证（京经械备20200145号）。CTCs检测微系统临床验证结果：共收集683份临床血液标本，研究结果表明，这套检测体系可以在95%的病人外周血样本中检测到CTCs，CTCs与病人的分期、是否转移有密切的关系。
【数据结构与技术规格】
文件数 17 个，合计 8.03 MB。
【主题与分类】
主题标签：CTCs检测、微流控芯片、多靶标分型与识别、纳米生物分析技术、自然科学相关工程与技术、生物工程。
【获取与许可】
源站页面：https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef2ea4bb16e07b0603aed3&type=1
使用许可：完全共享。
规范引用：CSTR:16666.11.nbsdc.JVkVmWFL
下载信息
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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
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- 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
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