IDC RMS 突变预测数据集

数据集获取

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

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 RMS-Mutation-Prediction。癌症类型：横纹肌肉瘤。肿瘤位置：多种。受试者：403 例。RMS 是一种侵袭性软组织肿瘤，与多种病理突变相关。多项研究已识别出与 RMS 患者不良预后相关的复发性突变和染色体易位。由于并非所有患者都通过分子检测筛查这些突变，因此需要开发能够在诊断时准确识别这些变异的工具。我们与这些图像相关的研究应用了深度学习和卷积神经网络，从诊断性 RMS 标本的 H&E 图像中学习与突变相关的组织学特征。请参阅 RMS-Mutation-Prediction（https://doi.org/10.5281/zenodo.8225131）信息页面，以了解更多关于图像的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。