慕尼黑人类急性髓系白血病细胞形态学数据集
该数据集由慕尼黑大学（LMU）等机构提供，汇集了从急性髓系白血病患者及非恶性疾病对照群体中提取的外周血涂片单细胞形态学显微图像。数据集包含超过1.8万张经过医学专家精心标注的白细胞单细胞图片（如不同成熟阶段的骨髓细胞等），广泛用于基于深度学习的白血病细胞图像分类与智能辅助诊断模型的训练与评估。
基本信息
模态
图像
大小
2.5 GB
数据量
18365
任务类型
图像分类
许可
CC BY-NC-SA 4.0
创建/更新时间
2021-01-01
资源简介
包含来自AML患者及健康对照群体的数万张外周血白细胞单细胞高分辨率显微图像，常用于AI辅助的细胞形态分类。
下载信息
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需登录公开下载
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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("gchan357/human-aml-cytomorphology-dataset")
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 gchan357/human-aml-cytomorphology-dataset
unzip human-aml-cytomorphology-dataset.zip -d human-aml-cytomorphology-dataset/
数据集大小约 2.50 GB。
数据说明
包含来自AML患者及健康对照群体的数万张外周血白细胞单细胞高分辨率显微图像，常用于AI辅助的细胞形态分类。
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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