滤泡性淋巴瘤肿瘤浸润淋巴细胞光谱库

该数据集是一个光谱库,包含滤泡性淋巴瘤样本的原始.im3图像文件,数据模态为医学影像(多重免疫荧光光谱图像),涵盖了DAPI、CD68、CD21、CD8、PD1、CD4、FOXP3等荧光标记物的光谱信息,主要用于肿瘤微环境中肿瘤浸润淋巴细胞的分析,支持癌症免疫学、病理学诊断和生物标志物研究。

Mendeley Data
2021-01-04 更新
浏览 12
Tumour Infiltrating Lymphocytes in Follicular Lymphoma - Spectral Library

基本信息

大小
0.68 GB
创建/更新时间
2021-01-04
版本
v1

资源简介

滤泡性淋巴瘤肿瘤浸润淋巴细胞光谱库

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Tumour Infiltrating Lymphocytes in Follicular Lymphoma - Spectral library》。源站首次发布:2021-01-04。

【数据内容】

源站原始描述:Spectral library Contains the raw .im3 images files necessary to build a spectral library, using inForm 2.4 (Akoya Biosciences) software. Each file contains the spectrum of a single fluorophore: • DAPI (nuclear) • 650 fluorophore signal for CD68 marker (membrane) • 570 fluorophore signal for CD21 marker (membrane) • 540 fluorophore signal for CD8 marker (membrane) • 690 fluorophore signal for PD1 marker (membrane) • 620 fluorophore signal for CD4 marker (membrane) • 520 fluoroph…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 676.42 MB。数据集 DOI:10.17632/2fz5gndzzf.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/2fz5gndzzf

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/2fz5gndzzf

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  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

该数据集是一个光谱库,包含构建光谱库所需的原始.im3图像文件,适用于使用inForm 2.4(Akoya Biosciences)软件。数据涵盖了多种荧光标记物的光谱信息,包括:DAPI(核标记)、CD68(膜标记,650荧光信号)、CD21(膜标记,570荧光信号)、CD8(膜标记,540荧光信号)、PD1(膜标记,690荧光信号)、CD4(膜标记,620荧光信号)、FOXP3(核标记,520荧光信号)以及自发荧光。这些数据来源于滤泡性淋巴瘤样本,主要用于肿瘤微环境中免疫细胞(如肿瘤浸润淋巴细胞)的多重免疫荧光成像分析,支持癌症免疫学、病理诊断和生物标志物研究。

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

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