肉瘤感兴趣区域（ROI）图像 - 第2部分
该数据集为骨与软组织（BST）肿瘤的感兴趣区域（ROI）图像，来源于figshare，共400个PNG文件，文件命名以病例标识加roi序号构成
基本信息
资源简介
肉瘤感兴趣区域（ROI）图像 - 第2部分
Sarcoma Region of Interest (ROI) Images - Part 2
该数据集为骨与软组织（BST）肿瘤的感兴趣区域（ROI）图像，来源于figshare，共400个PNG文件，文件命名以病例标识加roi序号构成。数据面向数字病理场景，覆盖骨与软组织肿瘤的形态学区域，可用于构建和评估多标签图像分类、图像检索等基准任务，帮助弥补公开数据集中骨与软组织肿瘤代表性不足的问题（来源 figshare，CC BY-NC 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：This study was supported by a grant from the National R&D Program for Cancer Control, Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea (grant number: RS-2023-CC138390). This study was supported by the Korea Health Industry Development Institute (KHIDI) under the project “Establishment of Real-World Evidence and Technology Development for Precision Medicine Based on targeted NGS Data” (grant number: RS-2025-22842969/RS-2025-22852970).。源站首次发布：2026-09-01。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：骨与软组织（BST）肿瘤是一组异质性且罕见的间叶性肿瘤，由于其形态复杂且组织学特征重叠，给诊断带来重大挑战。尽管数字病理学发展迅速，但大多数公开数据集主要关注常见的上皮性肿瘤，对BST肿瘤的代表性有限。为填补这一空白，我们推出了骨与软组织肿瘤病理学家标注图像检索数据集（PAIR-BST），该数据集由2,252个病理学家标注的感兴趣区域组成，这些区域取自268名确诊BST肿瘤患者的470张全切片图像。每个区域均经过整理并标注了多级标签，包括33种组织学诊断、11种分化方向和6种生长模式，从而能够对形态异质性进行全面表征
【数据结构与技术规格】
文件数 400 个，合计 14.03 GB。数据集 DOI：10.25452/figshare.plus.33350781.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Solid tumours、Pathology (excl. oral pathology)、Applications in health、Artificial intelligence not elsewhere classified、Computer vision。主题标签：Digital pathology、Anatomic pathology、Bone and soft tissue tumors、Benchmark dataset、Multilabel image dataset。本站分类：肿瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Solid tumours、Pathology (excl. oral pathology)、Applications in health、Artificial intelligence not elsewhere classified、Computer vision。
【获取与许可】
源站页面：https://plus.figshare.com/articles/dataset/Sarcoma_Region_of_Interest_ROI_Images_-_Part_2/33350781
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Choi, Yoon-La; Ho, David Joon; Jung, Kyu-Hwan; Jeon, Yongjun; Jeong, Hoyeon; Kim, Gyu Yeong; et al. (2026). Sarcoma Region of Interest (ROI) Images - Part 2. Figshare+. Dataset
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Sarcoma Region of Interest (ROI) Images - Part 2
- DOI：10.25452/figshare.plus.33350781.v1
- 发布日期：2026-09-01
- 文件数：400 个
- 文件总体积：14.03 GB
- 源站页面：https://plus.figshare.com/articles/dataset/Sarcoma_Region_of_Interest_ROI_Images_-_Part_2/33350781
命令行下载
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文件清单
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文件总体积 14.03 GB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
骨与软组织（BST）肿瘤是一组异质性且罕见的间叶性肿瘤，由于其形态复杂且组织学特征存在重叠，给诊断带来了重大挑战。尽管数字病理学发展迅速，但大多数公开可用的数据集主要集中于常见的上皮性肿瘤，对BST肿瘤的代表性有限。为弥补这一空白，我们推出了骨与软组织肿瘤病理学家标注图像检索数据集（PAIR-BST），该数据集包含2，252个由病理学家标注的感兴趣区域，来源于268例确诊为BST肿瘤患者的470张全切片图像。每个区域均经过整理并标注了多级标签，包括33种组织学诊断、11种分化谱系和6种生长模式，从而能够全面表征BST肿瘤固有的形态学异质性。基准实验表明，病理学基础模型在识别这些肿瘤方面面临挑战，尤其是在区分肿瘤亚型和生长模式时。
PAIR-BST为病理学基础模型的开发与评估提供了一个高质量、具有判别力的基准，特别聚焦于罕见的间叶性肿瘤。[元数据可用性] 包含WSI内所有ROI（感兴趣区域）具体坐标的附加元数据，以及每个ROI的诊断等标签，可在以下链接的单独.csv文件中获取：https://doi.org/10.25452/figshare.plus.33383509（相关材料中亦有链接）。可在以下集合中查找相关数据集：https://doi.org/10.25452/figshare.plus.c.8223469
许可
CC BY-NC 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.25452/figshare.plus.33350781.v1（source: https://plus.figshare.com/articles/dataset/Sarcoma_Region_of_Interest_ROI_Images_-_Part_2/33350781）。
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