基本信息

模态

多模态

创建/更新时间

2025-10-29

版本

1.0

资源简介

PathoGaze1.0是一个综合性行为数据集，记录了19名病理学家在癌症诊断过程中解释397个全切片图像（WSIs）时的动态视觉搜索和决策过程，包含18.69小时的眼动追踪、鼠标交互、刺激追踪、视口导航和诊断决策数据，可用于研究病理学家诊断行为、提高诊断准确性以及训练AI辅助系统。

原始链接

https://osf.io/hj9a7

arXiv 论文 →

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源站：https://osf.io/hj9a7

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进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- 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

PathoGaze1.0是一个综合性行为数据集，记录了19名病理学家在癌症诊断过程中解释397个全切片图像（WSIs）时的动态视觉搜索和决策过程，包含18.69小时的眼动追踪、鼠标交互、刺激追踪、视口导航和诊断决策数据，可用于研究病理学家诊断行为、提高诊断准确性以及训练AI辅助系统。

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