软骨瘤与低级别软骨肉瘤组织学图像数据集
该数据集包含分辨率为1024x1024的RGB组织学图像，数据模态为医学影像，涵盖软骨瘤和低级别软骨肉瘤两类标签，共573个样本，主要用于基于深度学习的骨肿瘤组织病理学分类与计算机辅助诊断研究。
基本信息
资源简介
软骨瘤与低级别软骨肉瘤组织学图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《itslogannye/autotrain-data-enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology》。源站首次发布：2023-01-19。
【数据内容】
源站原始描述：# AutoTrain Dataset for project: enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology ## Dataset Description This dataset has been automatically processed by AutoTrain for project enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology. ### Languages The BCP-47 code for the dataset''s language is unk. ## Dataset Structure ### Data Instances A sample from this dataset looks as follows: ```json [ { "image": " ", "target": 0 }, { "image": " ", "target": 1 } ] ``` ### Dataset Fields The dataset has the follow…
文件 processed/dataset_dict.json 为 JSON 结构（顶层键：splits）。
文件 processed/train/dataset_info.json 为 JSON 结构（顶层键：citation、description、features、homepage、license、splits）。
【数据结构与技术规格】
文件数 580 个，合计 165.19 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、modality:image、region:us。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/itslogannye/autotrain-data-enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("itslogannye/autotrain-data-enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology")
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/itslogannye/autotrain-data-enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology
数据说明
该数据集是一个用于医学图像分类的公开数据集，专注于软骨瘤与低级别软骨肉瘤的组织学图像。数据集包含分辨率为1024x1024的RGB图像，目标标签分为Enchondroma（软骨瘤）和Low-grade Chondrosarcoma（低级别软骨肉瘤）两类。数据通过AutoTrain平台自动处理，分为训练集（458个样本）和验证集（115个样本）。该数据集主要应用于医学影像分析、组织病理学分类和计算机辅助诊断领域，支持基于深度学习的骨肿瘤鉴别诊断研究。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/itslogannye/autotrain-data-enchondroma-vs-low-grade-chondrosarcoma-histology
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