DeepHisto:全切片图像胶质瘤亚型分类数据集-84363
DeepHisto 数据集包含 28 例成人型弥漫性胶质瘤病例的苏木精-伊红染色全切片图像(WSI)的图块(patch),这些病例于 2017 至 2021 年采集自卢森堡国家病理中心(NCP)、卢森堡国家卫生实验室(Laboratoire national de santé - LNS)

基本信息
资源简介
DeepHisto:全切片图像胶质瘤亚型分类数据集
DeepHisto 数据集包含 28 例成人型弥漫性胶质瘤病例的苏木精-伊红染色全切片图像(WSI)的图块(patch),这些病例于 2017 至 2021 年采集自卢森堡国家病理中心(NCP)、卢森堡国家卫生实验室(Laboratoire national de santé - LNS)
DeepHisto: Dataset for glioma subtype classification from Whole Slide Images
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):DeepHisto 数据集包含 28 例成人型弥漫性胶质瘤病例的苏木精-伊红染色全切片图像(WSI)的图块(patch),这些病例于 2017 至 2021 年采集自卢森堡国家病理中心(NCP)、卢森堡国家卫生实验室(Laboratoire national de santé - LNS)。WSI 由 Philips 的 IntelliSite Ultra Fast 数字切片扫描仪采集,配备 20x/0.75 NA Plan Apo 物镜,平均切片分辨率约为 0.25um/pixel。根据 WHO 中枢神经系统肿瘤分类第 5 版,三种原发性弥漫性胶质瘤亚型被分类为 IDH 突变、1p/19q 共缺失的少突胶质细胞瘤,IDH 突变型星形细胞瘤,以及 IDH 野生型胶质母细胞瘤。非癌症患者的脑 WSI 被用作正常脑(白质和灰质)对照。WSI 的区域标注由一位经委员会认证的病理学家完成,这些区域
【主题与分类】
主题标签:diffuse gliomas、胶质瘤亚型分类、H&E染色、脑肿瘤。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/7941079
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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暂未开放公开下载
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.7941079
标准获取流程:
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- 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 21.29 GB。
数据说明
DeepHisto数据集包含28例成人型弥漫性胶质瘤病例的苏木精-伊红染色全切片图像(WSI)的图块(切片块),这些病例于2017年至2021年间在卢森堡国家健康实验室(Laboratoire national de santé - LNS)的国家病理学中心(NCP)收集。WSI使用Philips公司的IntelliSite Ultra Fast数字切片扫描仪获取,配备20x/0.75 NA Plan Apo物镜,平均切片分辨率为0.25μm/像素。根据世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类第5版,三种原发性弥漫性胶质瘤亚型被分类为IDH突变、1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤,IDH突变型星形细胞瘤,以及IDH野生型胶质母细胞瘤。非癌症患者的脑WSI被用作正常脑(白质和灰质)对照。WSI的区域标注由一位经委员会认证的病理学家完成,感兴趣区域进一步划分为512×512的正方形图块,每个图块关联一个特定类别,表示相应的肿瘤实体、正常脑组织或坏死。图块进一步按患者划分为训练子集和测试子集。
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。




