IDC CGCI-HTMCP-CC 宫颈癌全切片图像数据集
该数据集来自 IDC 的 CGCI-HTMCP-CC 集合,包含 211 名受试者的 DICOM 格式全切片图像,覆盖宫颈鳞状细胞癌,肿瘤位置为子宫颈

基本信息
资源简介
IDC CGCI-HTMCP-CC 宫颈癌全切片图像数据集
该数据集来自 IDC 的 CGCI-HTMCP-CC 集合,包含 211 名受试者的 DICOM 格式全切片图像,覆盖宫颈鳞状细胞癌,肿瘤位置为子宫颈。数据源自 HIV+ 肿瘤分子特征项目(HTMCP-CC),共 525 张切片,多数受试者含 H&E 和 p16 染色,部分子集另有 BER-EP4、MOC31、P40、P63、CEA、ER、PR、VIM、TP53、CD56、CHR、SYN 等 IHC 标记。原始 Aperio SVS 图像来自 GDC 并转换为 DICOM Slide Microscopy 格式,可用于宫颈癌病理图像分析、染色模式识别及切片级分割等研究(来源 portal.imaging.datacommons.ca。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC 集合 CGCI-HTMCP-CC。癌症类型:宫颈鳞状细胞癌。肿瘤位置:子宫颈。受试者:211。来自 HIV+ 肿瘤分子特征项目 - 宫颈癌(HTMCP-CC)中 211 名受试者的 H&E 染色和免疫组化染色组织切片的 DICOM 转换全切片图像,该项目是癌症基因组特征计划(CGCI)的一部分。该集合包含 525 张切片,大多数受试者具有 H&E 和 p16 染色,部分子集另有额外的 IHC 标记(BER-EP4、MOC31、P40、P63、CEA、ER、PR、VIM、TP53、CD56、CHR、SYN)。原始 Aperio SVS 切片图像从 GDC 获得,并转换为 DICOM Slide Microscopy 格式。请参阅 CGCI-HTMCP-CC Zenodo 页面(
【主题与分类】
主题标签:Cervical Squamous Cell Carcinoma、uterine cervix。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cgci_htmcp_cc
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
源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cgci_htmcp_cc
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
IDC 数据集 CGCI-HTMCP-CC。癌症类型:宫颈鳞状细胞癌。肿瘤部位:子宫颈。受试者:211 例。来自 HIV+ 肿瘤分子特征研究项目-宫颈癌(HTMCP-CC)中 211 名受试者的 H&E 染色和免疫组织化学染色组织切片的 DICOM 转换全切片图像,该项目是癌症基因组特征研究计划(CGCI)的一部分。该数据集包含 525 张切片,大多数受试者具有 H&E 和 p16 染色,部分受试者还包含额外的 IHC 标记物(BER-EP4、MOC31、P40、P63、CEA、ER、PR、VIM、TP53、CD56、CHR、SYN)。原始 Aperio SVS 切片图像来自 GDC,并转换为 DICOM 切片显微成像格式。请访问 CGCI-HTMCP-CC Zenodo 页面(https://doi.org/10.5281/zenodo.17381404)以了解有关这些图像的更多信息,并获取该数据集的任何支持性元数据。
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。
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。




