MiMM_SBILab 数据集：多发性骨髓瘤显微图像
该数据集包含从多发性骨髓瘤患者骨髓穿刺涂片中采集的85张显微图像，采用Jenner-Giemsa染色，以1000倍放大、2560x1920像素的原始BMP格式拍摄
基本信息
资源简介
MiMM_SBILab 数据集：多发性骨髓瘤显微图像
MiMM_SBILab Dataset: Microscopic Images of Multiple Myeloma
该数据集包含从多发性骨髓瘤患者骨髓穿刺涂片中采集的85张显微图像，采用Jenner-Giemsa染色，以1000倍放大、2560x1920像素的原始BMP格式拍摄。所有图像均经内部方法进行染色归一化处理，并提供了标注数据集，在PowerPoint演示文稿中标记了浆细胞，可供细胞分割使用。该数据集适用于多发性骨髓瘤相关的细胞分割、深度学习模型训练等研究（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2018。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：显微图像取自确诊为多发性骨髓瘤患者的骨髓穿刺涂片，按照标准指南进行采集。涂片使用Jenner-Giemsa染色。图像使用配备数码相机的Nikon Eclipse-200显微镜在1000倍放大下拍摄。图像以原始BMP格式拍摄，尺寸为2560x1920像素。该数据集共包含85张图像。所有这85张图像均使用我们的内部方法进行染色归一化，可用于细胞分割。这些染色归一化图像已作为标注数据集提供，所有图像幻灯片中的浆细胞均标记在PowerPoint演示文稿中，供读者参考。
【主题与分类】
主题标签：Computer and Information Science、Engineering、Medicine, Health and Life Sciences、Cancer dataset、Multiple Myeloma、blood cancer、Segmentation、Deep learning。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/XCX7ST
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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.7910/dvn/xcx7st
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:
数据集大小约 1.27 GB。
数据说明
从确诊为多发性骨髓瘤患者的骨髓穿刺涂片按照标准指南捕获显微图像。涂片采用詹纳-吉姆萨染色。使用配备数码相机的尼康Eclipse-200显微镜，在1000倍放大率下捕获图像。图像以原始BMP格式捕获，尺寸为2560x1920像素。总共有85张图像构成此数据集。这85张图像均使用我们内部方法进行了染色归一化处理，可用于细胞分割。这些染色归一化后的图像已作为注释数据集提供，所有图像幻灯片中的浆细胞均已在PowerPoint演示文稿中标记，供读者直接参考。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
