骨髓增生异常综合征细胞分类大型数据集
这是一个针对骨髓增生异常综合征的大型医学图像数据集,包含按细胞类别组织的骨髓细胞图像文件及相应的CSV信息列表,数据模态主要为细胞显微图像,适用于医学图像分析、细胞自动分类算法开发以及骨髓增生异常综合征的诊断与辅助研究。

基本信息
资源简介
骨髓增生异常综合征细胞分类大型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A large dataset of bone marrow cells in myelodysplastic syndrome for classification systems》。配套论文《A large dataset of bone marrow cells in myelodysplastic syndrome for classification systems》发表于 Scientific Data(2025),DOI:10.1038/s41597-025-06027-z。源站首次发布:2025-11-21。
【数据内容】
源站原始描述:A large dataset of bone marrow cells in myelodysplastic syndrome is presented in a zip file. The root directory contains 2 folders. In each folder, images are grouped by cell classification. Image names are fomatted with cell classification and an index. And each folder contains a .csv file listing image paths and corresponding information
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个,合计 1.93 MB。fig1 Dtata acquisition process diagram.png:image/png,1.14 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.28737242.v1。
【主题与分类】
源站学科分类:Cancer Diagnosis、Haematology。主题标签:cell classification、Myelodysplastic Syndrome、bone marrow cell dataset。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer Diagnosis、Haematology。
【获取与许可】
源站页面:https://springernature.figshare.com/articles/dataset/A_large_dataset_of_bone_marrow_cells_in_myelodysplastic_syndrome_for_classification_systems/28737242
使用许可:CC0(https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)。
规范引用:Shen, Dan; gao, xianli; tong, jixiang; Feng, Junlin; Huang, zheng; Zhang, Ting; et al. (2025). A large dataset of bone marrow cells in myelodysplastic syndrome for classification systems. figshare. Dataset
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(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个专注于骨髓增生异常综合征的大型医学图像数据集,主要用于细胞分类研究。数据集以压缩包形式提供,包含两个文件夹,每个文件夹中的图像按细胞类别进行组织,图像文件名格式为细胞类别加索引。此外,每个文件夹还提供一个CSV文件,列出了图像路径及其对应的细胞信息。该数据集适用于医学图像分析、细胞自动分类算法开发、以及骨髓增生异常综合征的诊断辅助研究。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




