使用Orion对结直肠癌进行多模态空间分析

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6ac7a9a6fee1066211495d328957b66cd0e5ad07026c01c5f31773fbed1c4166

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

该数据集包含Minerva输出文件的保存级文件，无需下载TB级图像。要在浏览器中查看数据，请访问以下链接：https://tissue-atlas.org/orion-crc-1 此数据集使用Minerva Suite，这是一系列由系统药理学实验室开发的软件工具，用于在网页浏览器中可视化多重组织图像数据。研究人员或病理学家可以为用户注释和描述图像，用户则可以利用缩放和平移功能探索全分辨率图像，无需下载数GB或数TB的图像文件。这些带注释和未注释的图像是通过将质量控制过的ome.tiff文件和分割掩码，连同通道元数据和文本描述上传到Minerva Author工具中创建的。这些输入文件生成.json文件、一个.html文件以及数百个.jpg金字塔文件，使图像能够在线上浏览。

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。