Graph-TCGA-BRCA
该数据集是一个基于TCGA-BRCA乳腺癌组织病理学图像构建的细胞图数据集，其模态包含由细胞核形态、纹理和颜色强度信息构成的节点特征，以及编码细胞空间邻近关系的边特征，主要用于支持图神经网络在乳腺癌浸润性导管癌和浸润性小叶癌两种亚型的细粒度分类及自监督学习研究。
创建时间2026-02-12
更新时间2026-02-24
资源简介
Graph-TCGA-BRCA是一个专为乳腺癌病理亚型分类设计的图级分类数据集。该数据集基于TCGA-BRCA项目的乳腺癌组织病理学图像，通过将224x224像素的病理图像块转换为细胞图（cell-graph）结构进行构建。图中节点代表检测到的细胞核，包含96维特征（涵盖细胞形态、纹理和颜色强度信息）；边代表细胞间的空间邻近关系，特征为微米级的欧几里得距离。数据集共包含11,149,500个图，涵盖浸润性导管癌和浸润性小叶癌两个临床相关类别。该数据集主要用于支持图神经网络在乳腺癌病理分析中的自监督学习和分类任务研究，数据以PyTorch Geometric格式存储，遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议。
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 小叶原位癌（LCIS） 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。