乳腺癌乳腺X线摄影数据集及淋巴结转移评估

数据集获取

源站：https://doi.org/10.34808/5q1a-sp47

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集包含1289名乳腺癌患者的临床和乳腺X线影像数据，这些数据于2010年至2021年间在两个临床中心进行回顾性收集。该数据集旨在探索人工智能在通过乳腺X线摄影评估预后指标以检测乳腺癌淋巴结转移方面的有效性。数据集由数字乳腺X线摄影图像（FFDM）、放射学评估以及包括组织病理学结果在内的详细临床数据组成。纳入标准：2010-2021年间诊断为乳腺癌，年龄≥18岁，具备术前双侧乳腺X线摄影图像及放射学描述，并且具备术后组织病理学结果。不符合上述任何条件即构成排除标准。

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。