Mendeley LBC宫颈癌数据集
该数据集包含通过液基细胞学技术采集的宫颈巴氏涂片图像，属于医学影像模态，主要用于宫颈癌的多类诊断研究，支持计算机辅助诊断系统的开发和评估，适用于医学影像分析和宫颈癌早期筛查算法研究。
基本信息
资源简介
Mendeley LBC宫颈癌数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Mendeley LBC Cervical Cancer》。源站首次发布：2024-03-06。
【数据内容】
源站原始描述：While a publicly available benchmark dataset provides a base for the development of new algorithms and comparison of results, hospital-based data collected from the real-world clinical setup is also very important in automated AI-based medical research likewise in disease diagnosis or categorization of predicted disease for tissue level staging or any class identification as per standard protocol so that the developed algorithm works with as much accuracy as possible in the regional context. The…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 45.53 MB。
【主题与分类】
主题标签：image classification。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/blank1508/mendeley-lbc-cervical-cancer
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("blank1508/mendeley-lbc-cervical-cancer")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d blank1508/mendeley-lbc-cervical-cancer
unzip mendeley-lbc-cervical-cancer.zip -d mendeley-lbc-cervical-cancer/
数据说明
该数据集是一个用于宫颈癌多类诊断的医学影像数据集，包含通过液基细胞学（LBC）技术采集的巴氏涂片图像。数据集中提供了不同类别的宫颈细胞图像，用于支持宫颈癌的早期筛查和诊断研究。这些图像可用于训练和评估计算机辅助诊断系统，主要应用于医学影像分析、宫颈癌自动诊断算法开发等研究方向。
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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