骨髓增生异常综合征中的骨髓细胞图像
该数据集包含专家标注的骨髓增生异常综合征（MDS）患者的骨髓细胞图像，属于医学图像模态，主要用于支持基于人工智能的细胞自动分类、辅助诊断以及病理学研究，为MDS的精准识别和分析提供数据基础。
基本信息
资源简介
骨髓增生异常综合征中的骨髓细胞图像
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Bone Marrow Cells in Myelodysplastic Syndrome》。源站首次发布：2025-12-09。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains 25,009 images of bone marrow cells from 125 patients with myelodysplastic syndrome (MDS), a complex hematological condition. Cells are annotated into 27 categories, covering both normal and abnormal cell types, including dysplastic features such as micro megakaryocytes. Each label was reviewed independently by up to three experts. Images were cropped from bounding boxes extended by 10% to preserve cell integrity and morphological details. This dataset enables the developmen…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 298.26 KB。
【主题与分类】
主题标签：image、biology、image classification、medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/nikitamanaenkov/bone-marrow-cells-in-myelodysplastic-syndrome
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
下载信息
注册下载
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需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("nikitamanaenkov/bone-marrow-cells-in-myelodysplastic-syndrome")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d nikitamanaenkov/bone-marrow-cells-in-myelodysplastic-syndrome
unzip bone-marrow-cells-in-myelodysplastic-syndrome.zip -d bone-marrow-cells-in-myelodysplastic-syndrome/
数据说明
这是一个用于支持基于人工智能分类的骨髓细胞图像数据集，专门针对骨髓增生异常综合征（MDS）。数据集包含由专家标注的骨髓细胞图像，这些图像来自骨髓增生异常综合征患者的骨髓样本。数据通过医学图像采集和专家手动注释构建，主要应用于医学图像分析领域，支持MDS的自动细胞分类、疾病辅助诊断和病理学研究。
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。
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