多发性骨髓瘤数据集
该数据集是一个包含经Wright-Giem染色的骨髓穿刺细胞图像（图像模态）的医学数据集，专门用于支持浆细胞的检测与多发性骨髓瘤的诊断，主要应用于深度学习辅助的医学影像分析、计算机辅助诊断系统开发以及血液肿瘤病理学研究，旨在通过标注的细胞图像和预训练模型提升多发性骨髓瘤的识别准确性与临床诊断效率。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于支持浆细胞检测的医学图像数据集，主要包含来自经Wright-Giem染色的骨髓穿刺组织学切片的细胞图像，其中标注了包括浆细胞在内的多种细胞类型。数据集还提供了一个训练好的深度神经网络模型，用于辅助诊断多发性骨髓瘤（MM），这是一种在50岁以上人群中较为常见的浆细胞肿瘤血液病。根据世界卫生组织国际癌症研究机构的数据，2020年多发性骨髓瘤在全球导致约17.6万新发病例和约11.7万死亡病例。该数据集适用于医学影像分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练等研究方向，尤其在血液病理学和肿瘤学领域具有重要应用价值。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("LAB-IA-UFBA/myeloma-dataset")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/LAB-IA-UFBA/myeloma-dataset
数据说明
该数据集是一个用于支持浆细胞检测的医学图像数据集，主要包含来自经Wright-Giem染色的骨髓穿刺组织学切片的细胞图像，其中标注了包括浆细胞在内的多种细胞类型。数据集还提供了一个训练好的深度神经网络模型，用于辅助诊断多发性骨髓瘤（MM），这是一种在50岁以上人群中较为常见的浆细胞肿瘤血液病。根据世界卫生组织国际癌症研究机构的数据，2020年多发性骨髓瘤在全球导致约17.6万新发病例和约11.7万死亡病例。该数据集适用于医学影像分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练等研究方向，尤其在血液病理学和肿瘤学领域具有重要应用价值。
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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