BIOPSY SCANNER LLTECH© 乳腺癌诊断技术数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04292821

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   • 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。

数据说明

适应症：乳腺癌。在法国，每年新诊断出59,000例乳腺癌病例，但通过系统性筛查，每年将有超过400,000名女性接受活检。法国不到50%的女性响应有组织的筛查，提出的原因之一尤其是与等待活检结果相关的焦虑（如果活检确有必要的话）。BIOPSY SCANNER LLTECH ©技术将允许对新鲜未处理组织进行成像，从而获得可供非病理学家即时诊断的图像（附件2：制造商描述），随后同一组织可进行技术分析以完成完整的病理学分析。BIOPSY SCANNER LLTECH ©是一种用于深层组织样本显微评估的光学成像设备。它能够以非侵入性、非破坏性的方式在细胞尺度上对样本进行快速成像，并揭示其微结构和细胞组织。该活检扫描仪采用专利的全场白光干涉测量技术。该技术被认为等同于3个方向上的光学分辨率超声（≈ 1 μm）。

置于系统中的样本由非相干光源照射。样本反射的光由干涉仪收集，并与参考镜反射的光发生干涉。该干涉信号由相机记录。干涉测量技术及光源的相干特性使得能够选取来自样本深度方向有限体积内的信号。该系统的这一特性称为光学切片，可确保良好的轴向成像分辨率（1 μm）。由于干涉仪中集成了显微镜物镜，横向分辨率良好（1.5 μm）。目前，为对乳腺癌进行即时诊断，需要在放射科医生的房间内配备第二位专家细胞学家医生（这是一项难以掌握的技术），以检查取出的组织是否足

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。