IDC CGCI-HTMCP-DLBCL 弥漫大B细胞淋巴瘤全切片图像数据集

数据可用于弥漫大B细胞淋巴瘤的组织病理图像分析、染色模式识别及基于全切片的分类或预测研究(来源 portal.imaging.datacommons.cancer.gov)

idc
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医学影像分类Various
IDC CGCI-HTMCP-DLBCL

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

IDC CGCI-HTMCP-DLBCL 弥漫大B细胞淋巴瘤全切片图像数据集

该数据集来自 IDC 的 CGCI-HTMCP-DLBCL 集合,包含 43 名受试者的 H&E 染色与免疫组化染色组织切片的 DICOM 转换全切片图像,共 496 张切片,覆盖 BCL2、BCL6、CD10、CD20、CD3、CD79a、Ki-67、MUM1、TP53、EBER 等标记,部分受试者另有 INT 染色。原始 Aperio SVS 图像取自 GDC 并转为 DICOM Slide Microscopy 格式。数据可用于弥漫大B细胞淋巴瘤的组织病理图像分析、染色模式识别及基于全切片的分类或预测研究(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-HTMCP-DLBCL。癌症类型:弥漫大B细胞淋巴瘤,非特指型。肿瘤位置:多种。受试者:43。来自 HIV+ 肿瘤分子特征项目 - 弥漫大B细胞淋巴瘤(HTMCP-DLBCL)中 43 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,该项目是癌症基因组特征计划(CGCI)的一部分。该集合包含 496 张切片,涵盖 H&E 和多种 IHC 标记(BCL2、BCL6、CD10、CD20、CD3、CD79a、Ki-67、MUM1、TP53、EBER),覆盖大多数受试者,另有一部分受试者包含 INT 染色。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-HTMCP-DLBCL Zenodo 页面(

【主题与分类】

主题标签: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_htmcp_dlbcl

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使用方式

数据集获取

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

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 集合 CGCI-HTMCP-DLBCL。癌症类型:弥漫性大 B 细胞淋巴瘤,非特指型。肿瘤位置:多处。受试者:43 例。来自 HIV+ 肿瘤分子特征研究项目 - 弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(HTMCP-DLBCL)中 43 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,该项目是癌症基因组特征研究计划(CGCI)的一部分。该集合包含 496 张切片,涵盖 H&E 及多种 IHC 标记物(BCL2、BCL6、CD10、CD20、CD3、CD79a、Ki-67、MUM1、TP53、EBER),适用于大多数受试者,另有一部分受试者包含 INT 染色。原始 Aperio SVS 切片图像来自 GDC,并转换为 DICOM 切片显微格式。请参阅 CGCI-HTMCP-DLBCL Zenodo 页面(https://doi.org/10.5281/zenodo.17381412)以了解有关这些图像的更多信息,并获取该集合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

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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