GADVR

GADVR数据集是首个像素级视觉推理数据集,用于胃癌亚型诊断,包含图像块和文本配对。

哈尔滨工业大学,德国莱布尼茨分析科学研究所,中山大学附属第六医院,埃森大学医院病理研究所,德国北莱茵-威斯特法伦州文化科学部,德国联邦教育和研究部,中国国家自然科学基金委员会哈尔滨工业大学,德国莱布尼茨分析科学研究所,中山大学附属第六医院,埃森大学医院病理研究所,德国北莱茵-威斯特法伦州文化科学部,德国联邦教育和研究部,中国国家自然科学基金委员会
arXiv
2025-08-28 更新
浏览 32
医学影像, 文本胃癌医学影像
GADVR

基本信息

模态
医学影像, 文本
大小
0.008963 GB
创建/更新时间
2025-08-28
版本
main

资源简介

GADVR

【数据集背景】

本数据集源站标题为《zhangye-zoe/PathMR》。源站首次发布:2025-08-27。

【数据内容】

源站原始描述:PathMR: Multimodal Visual Reasoning for Interpretable Pathology Analysis PathMR: Multimodal Visual Reasoning for Interpretable Pathology Analysis Links | Installation | Training | Deployment | PathMR is a **cell-level multimodal visual reasoning framework** for pathological image analysis. It generates **expert-level diagnostic text explanations** and **pixel-level segmentation masks**, enhancing transparency and interpretability in AI-assisted pathology. - ## 🔗 Links - **Paper (arXiv preprint…

【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://github.com/zhangye-zoe/PathMR

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。

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

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

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。

使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/zhangye-zoe/PathMR.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/zhangye-zoe/PathMR/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

📦 Installation

  1. Clone this repository
git clone https://github.com/zhangye-zoe/PathMR.git
cd PathMR

  1. To install requirements using conda environment
conda env create -n [env name] -f M2SA.yaml
conda activate [env name]
pip install flash-attn no-build-isolation

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。

完整仓库:github.com/zhangye-zoe/PathMR

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案