SHIDC-BC-Ki-67

包含2357张恶性乳腺癌Ki-67免疫组化染色图像,用于细胞检测和分类,辅助乳腺癌预后评估。

设拉子医科大学设拉子医科大学
arXiv
2021-04-29 更新
浏览 132
医学影像乳腺癌医学影像
SHIDC-BC-Ki-67

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2021-04-29

资源简介

该数据集由设拉子医科大学病理专家创建,包含2357张恶性乳腺癌(浸润性导管癌)的微观穿刺活检图像,经免疫组织化学方法对Ki-67标记细胞进行检测和分类,旨在通过深度学习提高Ki-67评分的准确性和一致性,用于乳腺癌预后评估和治疗响应预测。

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使用方式

数据集获取

源站:http://www.SHIDC.ir

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注册登录);
  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

该数据集由设拉子医科大学病理专家创建,包含2357张恶性乳腺癌(浸润性导管癌)的微观穿刺活检图像,经免疫组织化学方法对Ki-67标记细胞进行检测和分类,旨在通过深度学习提高Ki-67评分的准确性和一致性,用于乳腺癌预后评估和治疗响应预测。

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。

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