急性淋巴细胞白血病外周血细胞图像集
该数据集聚焦于急性淋巴细胞白血病的计算机视觉辅助诊断，由多名医学专家收集和标注。包含3256张高质量的外周血涂片显微图像，明确分为良性（非恶性）淋巴细胞和恶性急性淋巴细胞白血病原始细胞，非常适合用来开发、训练和验证基于CNN的医学图像分类模型。
基本信息
模态
图像
大小
0.85 GB
数据量
3256
任务类型
分类
许可
CC BY-NC-SA 4.0
创建/更新时间
2021-02-18
资源简介
由数千张外周血涂片的显微图像组成，分为良性细胞和ALL原始细胞两类，适合卷积神经网络训练。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("mehradaria/leukemia")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d mehradaria/leukemia
unzip leukemia.zip -d leukemia/
数据集大小约 0.85 GB。
数据说明
由数千张外周血涂片的显微图像组成，分为良性细胞和ALL原始细胞两类，适合卷积神经网络训练。
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。
许可
CC BY-NC-SA 4.0
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