骨髓抹片外周血细胞图像分类数据集

用于MDS和白血病检测的血细胞显微图像

Paul MooneyPaul Mooney
Kaggle
2018-06-15 更新
浏览 16
图像分类imageclassificationbiologyhealth conditionsmedicine
Peripheral Blood Cell Images for MDS and Leukemia Detection

基本信息

模态
图像
大小
0.1 GB
数据量
12444
任务类型
分类
许可
MIT
创建/更新时间
2018-06-15
版本
v6

资源简介

骨髓抹片外周血细胞图像分类数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Blood Cell Images》。源站首次发布:2018-04-21。

【数据内容】

源站原始描述:### Context The diagnosis of blood-based diseases often involves identifying and characterizing patient blood samples. Automated methods to detect and classify blood cell subtypes have important medical applications. ### Content This dataset contains 12,500 augmented images of blood cells (JPEG) with accompanying cell type labels (CSV). There are approximately 3,000 images for each of 4 different cell types grouped into 4 different folders (according to cell type). The cell types are Eosinophil,…

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 66.86 KB。

【主题与分类】

主题标签:image、classification、biology、health conditions、medicine。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/blood-cells

使用许可:Other (specified in description)。

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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("paultimothymooney/blood-cells")
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 paultimothymooney/blood-cells
unzip blood-cells.zip -d blood-cells/

数据集大小约 0.10 GB。

数据说明

由临床显微镜拍摄的外周血及骨髓抹片细胞图像数据集,包含异常发育的异常细胞,常用于利用深度学习对MDS和白血病进行辅助形态学诊断与分类。

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。

许可

MIT

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