乳腺癌转移性前哨淋巴结的快速，无创，准确诊断和有效清除数据集

数据集获取

源站：https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=68739527195d2621a90efead&type=1

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号（该平台要求数据下载前实名认证）；
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

本数据集采集于2021-2024年，聚焦于乳腺癌转移性前哨淋巴结的诊断与清除研究。数据集基于近红外二区光学特异性，设计并开发了一种肿瘤微环境（pH及MPO酶）双响应激活型化学发光诱导荧光共振能量转移（CRET）纳米系统。数据内容包括：通过透射电镜、水合粒径表征、荧光光谱和紫外吸收光谱测试对CRET纳米系统的形貌、结构及光学性能的系统表征；通过pH依赖的酶响应测试及酶促动力学释放研究评估纳米系统在体外对MPO酶的响应性能；通过活体水平构建乳腺癌淋巴转移小鼠模型，皮下注射CRET纳米系统后评估其用于转移性前哨淋巴结的诊断和清除效果，并与组织水平免疫组化及病理染色结果共定位，验证纳米系统精准定性转移性前哨淋巴结和高效清除阳性前哨淋巴结的能力。该数据集主要应用于纳米医学、肿瘤诊断与治疗领域，旨在实现对转移性前哨淋巴结的定位及定性一体化诊疗。

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。