IDC CGCI-BLGSP 伯基特淋巴瘤全切片图像数据集

该数据集来自 IDC 的 CGCI-BLGSP 集合,包含 388 名伯基特淋巴瘤受试者的 DICOM 格式全切片图像,肿瘤位置为 Various

idc
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医学影像图像分割Burkitt LymphomaVarious
IDC CGCI-BLGSP

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

IDC CGCI-BLGSP 伯基特淋巴瘤全切片图像数据集

该数据集来自 IDC 的 CGCI-BLGSP 集合,包含 388 名伯基特淋巴瘤受试者的 DICOM 格式全切片图像,肿瘤位置为 Various。图像由 GDC 提供的原始 Aperio SVS 切片转换而来,涵盖 H&E、BCL2、BCL6、CD10、Ki-67、CD20、CD3 及其他染色,涉及福尔马林固定石蜡包埋和冷冻组织切片,共 1,933 张。该数据可用于伯基特淋巴瘤的组织病理学图像分析、染色模式识别及相关模型开发(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IDC 集合 CGCI-BLGSP。癌症类型:伯基特淋巴瘤。肿瘤位置:Various。受试者:388。来自伯基特淋巴瘤基因组测序项目(BLGSP)中 388 名受试者的 H&E 染色和免疫组化染色组织切片的 DICOM 转换全切片图像,该项目是 NCI 与伯基特淋巴瘤研究基金会之间的合作。该集合包含 1,933 张切片,涵盖 H&E、BCL2、BCL6、CD10、Ki-67、CD20、CD3 及其他染色,涉及福尔马林固定石蜡包埋和冷冻组织切片。原始 Aperio SVS 切片图像从 GDC 获取并转换为 DICOM Slide Microscopy 格式。请参阅 CGCI-BLGSP Zenodo 页面(

【主题与分类】

主题标签:Burkitt Lymphoma、Various。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cgci_blgsp

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使用方式

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源站:https://portal.imaging.datacommons.cancer.gov/explore/filters?collection_id=cgci_blgsp

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

IDC 数据集 CGCI-BLGSP。癌症类型:伯基特淋巴瘤。肿瘤部位:多种。受试者:388 例。来自伯基特淋巴瘤基因组测序项目(BLGSP)中 388 例受试者的 H&E 染色和免疫组织化学染色组织切片的 DICOM 转换全切片图像,该项目由 NCI 与伯基特淋巴瘤研究基金会合作开展。该数据集包含 1,933 张切片,涵盖 H&E、BCL2、BCL6、CD10、Ki-67、CD20、CD3 及其他染色,涉及福尔马林固定石蜡包埋和冷冻组织切片。原始 Aperio SVS 切片图像取自 GDC,并转换为 DICOM 切片显微格式。请访问 CGCI-BLGSP Zenodo 页面(https://doi.org/10.5281/zenodo.17381396)以了解有关这些图像的更多信息,并获取该数据集的任何支持性元数据。

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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