医学异常检测 Qwen Camelyon 数据集

该数据集来自 huggingface.co,主题为肿瘤与乳腺癌,包含图像与文本两种模态,共 4 个 parquet 文件,规模在 1K 到 10K 之间

huggingface
2026-02-19 更新
浏览 4
图像分类size_categories:1K<n<10Kformat:parquetformat:optimized-parquetmodality:imagemodality:textlibrary:datasetslibrary:dasklibrary:polarslibrary:mlcroissantregion:us
acroitoru/medical_anomalies_qwen_camelyon

基本信息

模态
图像
大小
1.985189173 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-02-19

资源简介

医学异常检测 Qwen Camelyon 数据集

acroitoru/medical_anomalies_qwen_camelyon 是一个面向肿瘤与乳腺癌方向的公开数据集,托管于 huggingface.co。该数据集同时包含图像与文本两种模态,整体规模在 1K 到 10K 之间,由 4 个 parquet 文件组成,文件分别为 data/train-00000-of-00004.parquet、data/train-00001-of-00004.parquet、data/train-00002-of-00004.parquet 和 data/train-00003-of-00004.parquet,合计约 1.99 GB。数据集发布时间为 2026-02-19,采用列式存储的 Parquet 格式,适合以图像与文本联合建模的方式开展医学异常相关的研究与实验。

【数据集背景】

该数据集归属于肿瘤与乳腺癌这一医学方向,托管于 huggingface.co,发布时间为 2026-02-19。从主题标签来看,它同时涉及图像与文本两种模态,并提供了面向 datasets、dask、polars、mlcroissant 等工具的兼容标识,区域标记为 us。数据集名称中包含 medical_anomalies 与 camelyon 等字样,指向医学异常检测与相关病理图像场景,但关于其具体构建动机、任务定义与背景说明,源站未提供。

【数据内容】

数据集由 4 个 parquet 文件构成,分别为 data/train-00000-of-00004.parquet、data/train-00001-of-00004.parquet、data/train-00002-of-00004.parquet 和 data/train-00003-of-00004.parquet,合计约 1.99 GB。数据规模处于 1K 到 10K 之间,模态覆盖图像与文本两类。文件采用 Parquet 列式存储,并标注为 optimized-parquet 格式。关于具体的字段结构、图像分辨率、文本内容形式、标签体系与类别分布,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 huggingface.co,区域标记为 us。除托管平台与区域信息外,关于原始数据来源、采集机构、采集时间、采集设备、伦理审批与脱敏处理方式等信息,源站未提供。

【适用场景】

结合其肿瘤与乳腺癌方向以及图像与文本双模态的特征,该数据集可用于医学图像与文本联合分析相关的研究与实验,例如围绕医学异常识别、病理图像理解以及多模态模型训练与评估等通用方向。由于规模在 1K 到 10K 之间,适合中小规模实验、方法验证与流程调试。关于该数据集明确支持的具体任务、评测基准与预期用途,源站未提供。

【使用方法】

使用时可先下载全部 4 个 parquet 文件,即 data/train-00000-of-00004.parquet、data/train-00001-of-00004.parquet、data/train-00002-of-00004.parquet 和 data/train-00003-of-00004.parquet,合计约 1.99 GB。读取时按 Parquet 列式存储格式处理,可借助 datasets、dask、polars 等工具加载。建议先在小样本上核对字段与编码,确认无误后再批量接入完整数据。关于具体的加载脚本、字段说明与预处理步骤,源站未提供。

【质量与限制】

数据集采用 Parquet 与 optimized-parquet 格式,便于列式读取与批量处理。其规模在 1K 到 10K 之间,属于中小规模数据集。关于数据标注质量、类别平衡性、图像与文本的完整性、潜在偏倚以及使用限制等信息,源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、论文出处、许可证类型与使用条款,源站未提供。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免登录

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

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("acroitoru/medical_anomalies_qwen_camelyon")
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/acroitoru/medical_anomalies_qwen_camelyon

数据集大小约 1.99 GB。

仓库文件结构

  • .gitattributes
  • README.md

完整数据卡:huggingface.co/datasets/acroitoru/medical_anomalies_qwen_camelyon

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。