浸润性导管癌数据集

乳腺癌组织病理图像数据集,用于浸润性导管癌检测。

Kasikrit DamkliangKasikrit Damkliang
kaggle
2019-09-16 更新
浏览 19
医学影像cancerhealth
IDC dataset

基本信息

模态
医学影像
大小
1.55 GB
许可
Unknown
创建/更新时间
2019-09-16
版本
v1

资源简介

浸润性导管癌数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《IDC dataset》。源站首次发布:2019-09-16。

【数据内容】

源站原始描述:Modify from Paper: Originally, WSIs of diagnosed IDCs from 162 women at the Hospital of the University of Pennsylvania (HUP) and The Cancer Institute of New Jersey (CINJ) were digitized. Cruz-Roa et al. [22] introduced a dataset consisting of IDC tissue regions which were scanned at 40x (0.25 μm/pixel resolution) and stained using Hematoxylin & Eosin (H&E). Due to their extremely large size, these WSIs were down-sampled by a factor of 16:1 to a resolution of 4 μm/pixel. Therefore, this huge data…

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 122.07 KB。

【主题与分类】

主题标签:cancer、health。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/kasikrit/idc-dataset

使用许可:Unknown。

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。

需登录

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。

暂未开放

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

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
# 首次使用需 Kaggle 账号授权(浏览器弹一次,凭据缓存后免重复)
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("kasikrit/idc-dataset")
print("数据已下载至:", path)  # 返回本地目录路径

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token,
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d kasikrit/idc-dataset
unzip idc-dataset.zip -d idc-dataset/

数据集大小约 1.55 GB。

数据说明

该数据集包含来自乳腺癌患者的组织病理学图像,用于识别浸润性导管癌(IDC),属于医学影像模态,任务为癌症检测与分类。

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。