IDR idr0042-nirschl-wsideeplearning（实验A）
主题标签：肿瘤、乳腺癌、全切片图像、深度学习、细胞成像、组织成像、IDR。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖肿瘤。本数据集为肿瘤领域的图像公开数据集，来源：idr，主题涵盖肿瘤。
基本信息
资源简介
IDR idr0042-nirschl-wsideeplearning（实验A）
IDR idr0042-nirschl-wsideeplearning (experimentA) 是一个面向肿瘤领域的公开成像数据集，本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。该数据集来源于 idr.openmicroscopy.org，属于 Image Data Resource 中经过策展的细胞与组织成像研究，遵循 OME/EMBL-EBI 相关规范。其主题标签涵盖肿瘤、乳腺癌、全切片图像、深度学习、细胞成像、组织成像以及 IDR。数据集全称为 IDR idr0042-nirschl-wsideeplearning，其中包含的实验为 experimentA。从整体定位来看，该数据集将全切片图像与深度学习主题相结合，服务于肿瘤尤其是乳腺癌相关的细胞与组织成像研究场景，为相关领域的科研人员提供公开可用的图像数据资源。
【数据集背景】
该数据集属于肿瘤研究领域，具体分类为乳腺癌。其来源站为 idr.openmicroscopy.org，是 Image Data Resource 中的一个策展研究条目，标识为 idr0042-nirschl-wsideeplearning，实验部分为 experimentA。Image Data Resource 被描述为 curated cell/tissue imaging study，并关联 OME/EMBL-EBI。数据集的主题标签包括肿瘤、乳腺癌、全切片图像、深度学习、细胞成像、组织成像和 IDR，说明其背景同时涉及肿瘤病理成像与深度学习方法在细胞和组织图像上的应用方向。
【数据内容】
该数据集包含的图像数量为 2。其内容围绕全切片图像展开，涉及细胞成像与组织成像，主题涵盖肿瘤与乳腺癌。数据集名称中包含 wsideeplearning，结合主题标签中的深度学习，表明该数据集与全切片图像上的深度学习研究相关。除上述信息外，关于图像的具体尺寸、分辨率、染色方式、标注类别、文件格式等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 idr.openmicroscopy.org，即 Image Data Resource。源站将其描述为 IDR study idr0042-nirschl-wsideeplearning，实验为 experimentA，图像数量为 2，并注明其为 curated cell/tissue imaging study，关联 OME/EMBL-EBI。关于样本采集的具体机构、时间、地点、伦理审批信息以及原始成像设备参数等，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题标签，该数据集适用于肿瘤与乳腺癌相关的细胞成像和组织成像研究，尤其涉及全切片图像与深度学习方法的场景。研究人员可将其用于全切片图像分析、细胞与组织层面的图像处理，以及深度学习模型在肿瘤病理图像上的相关实验。由于本站分类为肿瘤 / 乳腺癌，该数据集也可用于乳腺癌方向的图像研究。关于具体的基准任务、评价指标或推荐模型，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过来源站 idr.openmicroscopy.org 获取，属于 Image Data Resource 中经过策展的公开成像研究。使用者可依据 IDR 平台的一般访问方式浏览和下载该研究条目下的图像数据。关于具体的下载格式、访问权限、API 调用方式或配套工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 Image Data Resource 中的 curated cell/tissue imaging study，表明其经过策展处理，并遵循 OME/EMBL-EBI 相关规范。其图像数量为 2，规模较小。关于数据质量的具体评估、潜在偏差、缺失信息或使用限制，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 idr.openmicroscopy.org，属于 Image Data Resource 的策展研究条目，关联 OME/EMBL-EBI。关于具体的引用格式、许可协议类型或使用条款，源站未提供。
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。
使用方式
数据集获取
源站：https://idr.openmicroscopy.org/webclient?show=project-402
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
IDR study idr0042-nirschl-wsideeplearning. Experiment: experimentA. Images: 2. Image Data Resource: curated cell/tissue imaging study (OME/EMBL-EBI).
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。
