Ki-67标记指数与垂体腺瘤肿瘤大小无相关性研究

数据集获取

源站：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC56633/

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

该数据集来源于一项针对垂体腺瘤的研究，旨在评估Ki-67标记指数（LI）与肿瘤大小之间的相关性。数据集包含121例连续手术切除的前叶垂体腺瘤样本，通过MIB-1单克隆抗体检测Ki-67核抗原表达，并基于CT和MRI影像学检查及手术验证将肿瘤分为微腺瘤、鞍内大腺瘤、鞍内-鞍上大腺瘤和鞍内-鞍上-鞍旁大腺瘤等类型。数据记录了肿瘤的浸润状态（非浸润性与浸润性）、是否侵犯海绵窦、以及是否具有内分泌功能。统计分析显示Ki-67 LI与肿瘤大小无显著相关性，但与肿瘤的浸润行为相关。该数据集主要用于研究垂体腺瘤的增殖活性、肿瘤生物学行为及临床预后评估。

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。