OpenTME
OpenTME是包含3634张TCGA来源H&E全切片图像的五种癌症单细胞分辨率肿瘤微环境定量数据集，提供4500余项指标，用于空间生物学和计算病理学研究。
基本信息
资源简介
OpenTME是由Aignostics联合多家机构开发的开放数据集，包含3634张来自TCGA的H&E染色全切片图像，涵盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、肝癌和肺癌五种癌症类型。数据集通过Atlas H&E-TME人工智能应用生成，提供单细胞分辨率的组织质量控制、组织分割、细胞检测与分类等4500余项定量指标，旨在降低空间生物学研究门槛，支持生物标志物发现、生存建模和计算病理学方法开发。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Aignostics/OpenTME")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Aignostics/OpenTME
数据说明
OpenTME是由Aignostics联合多家机构开发的开放数据集，包含3634张来自TCGA的H&E染色全切片图像，涵盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、肝癌和肺癌五种癌症类型。数据集通过Atlas H&E-TME人工智能应用生成，提供单细胞分辨率的组织质量控制、组织分割、细胞检测与分类等4500余项定量指标，旨在降低空间生物学研究门槛，支持生物标志物发现、生存建模和计算病理学方法开发。
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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