镰状细胞病检测数字化薄血涂片数据集
用于镰状细胞病检测的数字化薄血涂片显微镜图像数据集，包含临床诊断标签。
基本信息
资源简介
镰状细胞病检测数字化薄血涂片数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的影像数据集，收录 3 个文件、合计 26.05 GB，主题涵盖 Thin Blood Smears、Sickle Cell Disease、Deep Learning Applications、weak supervision、Cell Biology，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，CC BY-NC-SA 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Digitized Thin Blood Films for Sickle Cell Disease Detection》。项目资助方：This work was supported by the College of Medicine of the University of Ibadan, Ibadan, Nigeria; the UK Medical Research Council (MC_U117585869); Department of Computer Science, Faculty of Engineering Sciences of University College London, United Kingdom and UK Engineering and Physical Sciences Research Council (EP/P028608/1).。源站首次发布：2020-07-01。
【数据内容】
源站原始描述：If you plan on using this dataset, please cite : P. Manescu, C. Bendkowski, R. Claveau, M. Elmi, B.J. Brown, V. Pawar, M. Shaw and D. Fernandez-Reyes, A weakly supervised deep learning approach for detecting malaria and sickle cells in blood films , MICCAI (2020). Image acquistion Images were captured with custom built brightfield microscope fitted with a 100X/1.4NA objective lens, a motorized x-y sample positioning stage and a color camera. z-stacks were projected onto a single (xy) plane using…
主表 sickle_slides_new_march.txt 含 2 列、样本前 162 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 26.05 GB。sickle_slides_new_march.txt：text/plain，2.74 KB。数据集 DOI：10.5522/04/12407567.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry and cell biology not elsewhere classified、Artificial intelligence not elsewhere classified。主题标签：Thin Blood Smears、Sickle Cell Disease、Deep Learning Applications、weak supervision、Cell Biology。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Digitized_Thin_Blood_Films_for_Sickle_Cell_Disease_Detection/12407567
使用许可：CC BY-NC-SA 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）。
规范引用：Manescu, Petru; Christopher, Bendkowski; Claveau, Remy; Elmi, Muna; Pawar, Vijay; Brown, Biobele J; et al. (2020). Digitized Thin Blood Films for Sickle Cell Disease Detection. University College London. Dataset
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
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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