基底细胞癌 NOS - 男性,90 岁 - 组织图像 [10100730045413381]

知识之桥是一个门户网站,您可以在此展示您的科学成就。主题标签:肿瘤、其他、基底细胞癌、组织图像、病理。本数据集为肿瘤领域公开数据集,主题涵盖肿瘤。

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图像分类肿瘤其他基底细胞癌组织图像病理
Basal cell carcinoma, NOS - Male, 90 - Tissue image [10100730045413381]

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

基底细胞癌 NOS - 男性,90 岁 - 组织图像 [10100730045413381]

Basal cell carcinoma, NOS - Male, 90 - Tissue image [10100730045413381] 是一个以肿瘤为主题、聚焦基底细胞癌的公开数据集,其名称本身即包含了病理类型、性别、年龄与组织图像编号等关键标识信息。该数据集在分类上归属于肿瘤 / 其他类别,来源站为 mostwiedzy.pl。从现有信息来看,它属于病理组织图像类数据,围绕基底细胞癌这一常见皮肤恶性肿瘤展开,并带有明确的病例属性标注。整体而言,该数据集面向肿瘤学、病理学及相关医学研究领域,为科研人员提供与基底细胞癌组织图像相关的数据资源,可用于学术展示、研究参考等用途。

【数据集背景】

该数据集的主题标签包括肿瘤、其他、基底细胞癌、组织图像、病理。基底细胞癌是病理学与肿瘤学研究中常见的皮肤恶性肿瘤类型,围绕其组织图像开展的数据整理,通常服务于病理形态观察、肿瘤分类研究等方向。数据集名称中的“NOS”通常表示“非特指型”,即未进一步细分亚型。该数据集被归入肿瘤 / 其他分类,说明其在整体肿瘤数据体系中属于一个相对具体的子项。来源站 mostwiedzy.pl 的定位是一个展示科学成就的门户网站,因此该数据集很可能与科研人员的学术成果展示相关联,属于公开可获取的学术资源。

【数据内容】

从数据集名称可以识别出若干内容要素:病理类型为基底细胞癌(非特指型),病例性别为男性,年龄为 90 岁,数据形态为组织图像,并附有图像编号 10100730045413381。主题标签进一步表明其内容涉及肿瘤、病理与组织图像。除上述信息外,源站未提供关于图像数量、分辨率、染色方法、扫描设备、文件格式等更详细的数据内容说明。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 mostwiedzy.pl。源站描述指出,Bridge of Knowledge 是一个门户网站,用户可以在其中展示自己的科学成就。由此可知,该数据集是通过这一学术成果展示平台对外呈现的。关于具体的采集机构、采集时间、采集地点、病例来源医院或伦理审批等信息,源站未提供。

【适用场景】

基于其肿瘤与病理属性,该数据集可适用于病理组织图像的观察与学术展示、基底细胞癌相关的教学或研究参考,以及肿瘤数据资源的汇总与索引等场景。由于数据集名称中包含性别与年龄信息,也可能用于与病例特征相关的分析性研究。但具体的适用场景范围,源站未提供明确说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括访问方式、下载途径、数据读取工具、图像查看软件或配套的标注说明等。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量评估、标注准确性、图像完整性、样本量大小或任何已知限制的说明。数据集名称中的“NOS”提示其病理分型未作进一步细分,这可能构成一定的信息粒度限制,但源站未就此作出明确说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或版权归属等信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://mostwiedzy.pl/en/open-research-data/basal-cell-carcinoma-nos-male-90-tissue-image-10100730045413381,10100730045413381-4

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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。

数据说明

Gdański Uniwersytet Medyczny (2021). Basal cell carcinoma, NOS - Male, 90 - Tissue image [10100730045413381] [Dataset]. http://doi.org/10.34808/b1qv-vx58

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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