滤泡性淋巴瘤肿瘤浸润淋巴细胞数据集 - 补充数据

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/274xbhc5rx

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一个针对滤泡性淋巴瘤（FL）肿瘤微环境研究的医学影像数据集。它收集了来自130名患者的349个诊断性组织微阵列（TMA）核心样本，通过多重免疫荧光染色技术标记了CD4+细胞、细胞毒性T细胞（CD8+）、调节性T细胞（Tregs）、巨噬细胞（CD68+）、PD1+淋巴细胞、B细胞/滤泡树突状细胞（CD21+）以及DAPI核染色。数据包括原始.im3格式的多光谱图像、用于光谱分离的库图像以及69780个细胞核的手动分割标注。该数据集来源于英国曼彻斯特克里斯蒂NHS基金会信托的档案，旨在研究肿瘤免疫微环境组成与疾病进展、治疗反应之间的关系，适用于计算病理学、数字病理分析和肿瘤免疫学研究。

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。