宫颈93图像重分类数据集：ASCUS、LSIL、HSIL及阴性标签用于细胞病理学人工智能研究-114293

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.17250575

标准获取流程：

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2. 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。

数据集大小约 1.9 KB。

数据说明

Cervix93图像重分类数据集：用于AI细胞病理学的ASCUS、LSIL、HSIL和阴性标签

本数据集呈现了由病理学家验证的宫颈细胞学图像重分类结果，这些图像源自公开可用的Cervix93数据集。每张图像对应宫颈涂片玻片的一个扩展景深（EDF）显微镜视野。一位合格的临床病理学家依据Bethesda系统手动将每张图像归入以下四个诊断类别之一：

ASCUS – 意义不明的非典型鳞状细胞
LSIL – 低级别鳞状上皮内病变
HSIL – 高级别鳞状上皮内病变
阴性 – 无上皮内病变或恶性肿瘤迹象

重分类后的数据集按四个文件夹组织（每个诊断类别一个），每个文件夹包含相应的图像。同时提供了一份配套的CSV文件，将每个图像文件名映射到其分配的类别标签。

🔗 原始数据集归属

本数据集所包含的图像最初作为Cervix93数据集的一部分由Parham等人（2018）发布。

我们提供此重新分类版本，以支持医学图像分析和AI辅助宫颈癌筛查的可重复研究。📄 原始论文：https://arxiv.org/pdf/1811.09651 📂 原始数据集仓库：https://github.com/parham-ap/cytology_dataset 请确保在任何衍生研究中适当引用此重新分类工作及原始数据集作者。🔒 许可证 本数据集依据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际（CC BY-NC-ND 4.0）许可证发布。✅ 允许研究和学术使用 📌 必须引用数据集作者 🚫 未经事先书面许可，不得用于商业用途、再分发或修改 本数据集仅用于非临床学术研究。诊断标签由合格病理学家分配，但尚未经过监管或临床验证。

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。