CGCI-HTMCP-DLBCL:CGCI HIV+肿瘤分子特征项目弥漫性大B细胞淋巴瘤全切片图像DICOM转换数据集
该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集已由IDC团队转换为DICOM表示并录入

基本信息
资源简介
CGCI-HTMCP-DLBCL:CGCI HIV+肿瘤分子特征项目弥漫性大B细胞淋巴瘤全切片图像DICOM转换数据集
该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集已由IDC团队转换为DICOM表示并录入
CGCI-HTMCP-DLBCL: DICOM converted whole slide images from the Cancer Genome Characterization Initiative (CGCI) HIV+ Tumor Molecular Characterization Project (HTMCP) - Diffuse Large B-Cell Lymphoma
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集已由IDC团队转换为DICOM表示并录入。您可以使用IDC Portal探索和可视化相应图像。您可以使用本Zenodo记录中包含的清单,按照下面的下载说明下载该集合。美国国家癌症研究所癌症基因组学办公室资助了一系列研究,作为癌症基因组特征计划(CGCI)的一部分,以评估癌症中新兴的测序技术。CGCI计划包括对不同儿童和/或成人肿瘤中发现的遗传畸变进行全面表征。作为CGCI的一部分,HIV+肿瘤分子特征项目(HTMCP)是癌症基因组学办公室的一项联合努力
【主题与分类】
主题标签:肿瘤、淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、全切片图像、DICOM、CGCI、HTMCP、IDC。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22837317
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.22837317
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 174.0 KB。
数据说明
本数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)提供的一系列图像和/或源自图像的数据。该数据集已被IDC团队转换为DICOM格式并收录。您可以使用IDC门户网站探索并可视化相应的图像。您可以利用本Zenodo记录中包含的清单文件,按照下方下载指南下载该数据集。美国国家癌症研究所癌症基因组学办公室资助了一系列研究,作为癌症基因组特征化计划(CGCI)的一部分,旨在评估癌症领域新兴的测序技术。CGCI计划包括对不同儿童和/或成人肿瘤中发现的遗传异常进行全面表征。作为CGCI的一部分,HIV+肿瘤分子特征化项目(HTMCP)是癌症基因组学办公室(OCG)与HIV和AIDS恶性肿瘤办公室(OHAM)的联合努力。其目标是表征从HIV感染患者获得的HIV相关癌症,并将其与未感染HIV患者的相同类型癌症进行比较。
全球约有3420万人感染艾滋病毒。感染艾滋病毒的人群患癌症和死亡的风险较高,而癌症是艾滋病毒/艾滋病患者的主要死因之一。不列颠哥伦比亚癌症机构基因组科学中心对100例配对肿瘤和生殖细胞DNA进行了全基因组测序,并对HIV阳性肿瘤进行了转录组测序。在HIV阳性患者中,弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的发病率显著增加,尽管采用了高效抗逆转录病毒治疗(HAART),这一趋势仍在持续上升。这些恶性肿瘤中相当一部分未知是否由致癌DNA病毒引起,这导致关于其发病机制和与HIV感染相关的高发病率存在许多疑问。本数据集包含转换为DICOM格式的全
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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