HER2 乳腺癌数字图像数据集（ADEL 数据集）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15872690

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。

数据集大小约 497.1 MB。

数据说明

HER2乳腺癌数字图像数据集（ADEL数据集）。我们开发了首个用于HER2乳腺癌分析的哈萨克斯坦数字图像数据集。该数据集包含来自阿拉木图肿瘤中心病理科和哈萨克肿瘤研究所病理档案的图像。每张图像均标注了由经验丰富的病理学家手动评估的HER2表达水平，对于不确定的病例，进行了原位杂交（ISH）以确立金标准。该数据集包含418张PNG格式的图像。注释信息可在her2_dataset/labels.csv文件中找到。HER2 IHC高分辨率数据集（版本0.2）这是HER2免疫组化（IHC）数据集的版本0.2。它包含高分辨率.tar压缩包，其中含有从全切片图像（WSIs）中提取的处理后的图像块。该数据集托管在[Hugging Face Hub]上。数字图像通过INVIVO LLP的全自动数字系统（KFB PRO 120扫描仪）以40倍放大率和单聚焦层获取，大小范围从50 MB到2 GB不等，具体取决于固定在原始载玻片上的组织样本大小。

该数据集包含418张图像，这些图像通过转换脚本进行了预处理，将SVS文件转换为1：1宽高比的JPEG格式子图像。采用非重叠滑动窗口方法生成这些子图像，并针对机器学习应用进行了优化。数据集的压缩.png版本可作为原始图像特征的视觉参考。— 📥 下载说明 🔸 选项1：使用Python（通过datasets库） python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(“aidosSarsembayev/adel_dataset_1”) 如果已定义，这将提供对元数据或数据加载器的访问权限。对于原始文件（例如.tar），请使用git-lfs： 🔸 选项2：使用git + git-lfs（推荐用于大文件） bash git lfs install git clone https://huggingface.co/d

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。