HISTOPANTUM

Name: HISTOPANTUM
Creator: 华威大学计算机科学系组织图像分析中心

HISTOPANTUM是一个包含281,142张病理图像的泛癌肿瘤检测数据集，覆盖四种癌症，用于评估领域泛化算法。

华威大学计算机科学系组织图像分析中心

arXiv

2024-09-26 更新

医学影像泛癌肿瘤检测

基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2024-09-26

资源简介

HISTOPANTUM数据集是由华威大学计算机科学系组织图像分析中心创建的用于泛癌肿瘤检测的大型数据集，包含281,142张图像，涵盖结直肠癌、子宫癌、卵巢癌和胃癌四种癌症类型。数据来源于TCGA项目的40张全切片图像，由经验丰富的病理学家进行肿瘤和非肿瘤区域标注，主要应用于评估计算病理学中领域泛化算法的性能。

原始链接

https://github.com/mostafajahanifar/HistoDomainBed

arXiv 论文 →

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/mostafajahanifar/HistoDomainBed.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/mostafajahanifar/HistoDomainBed/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

🚀 Getting Started

Train a model:

python3 -m domainbed.scripts.train\
       data_dir=./domainbed/data/MNIST/\
       algorithm IGA\
       dataset ColoredMNIST\
       test_env 2

Launch a sweep:

python -m domainbed.scripts.sweep launch\
       data_dir=/my/datasets/path\
       output_dir=/my/sweep/output/path\
       command_launcher


## 数据加载示例（图像类）

```python
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