嗜铬细胞瘤 NOS 男性 20 岁组织图像
知识之桥是一个门户网站,您可以在此展示您的科学成就。主题标签:肿瘤、嗜铬细胞瘤、组织图像、男性、20 岁。本站分类:肿瘤/嗜铬细胞瘤
![Pheochromocytoma, NOS - Male, 20 - Tissue image [11020630022691361]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/182776.jpg)
基本信息
资源简介
嗜铬细胞瘤 NOS 男性 20 岁组织图像
Pheochromocytoma, NOS - Male, 20 - Tissue image [11020630022691361] 是一个以组织图像为核心内容的肿瘤类数据集条目,主题指向嗜铬细胞瘤(Pheochromocytoma, NOS)。该条目在所属平台的分类体系中归入“肿瘤 / 嗜铬细胞瘤”,并带有男性、20 岁等样本侧写标签,以及一个由数字构成的组织图像标识。数据集名称中的“NOS”表示未另作具体分类,说明该条目在命名层面未进一步细分嗜铬细胞瘤的亚型。该条目来源于 mostwiedzy.pl,该站以“知识之桥”(Bridge of Knowledge)为名,定位为科研人员展示科学成就的门户。整体来看,这是一个围绕单例组织图像、附带基础人群标签的肿瘤图像条目,适合作为嗜铬细胞瘤相关图像资料进行检索与浏览。
【数据集背景】
该数据集条目的主题背景为肿瘤学中的嗜铬细胞瘤。嗜铬细胞瘤属于与嗜铬组织相关的肿瘤类型,在平台分类中被明确置于“肿瘤 / 嗜铬细胞瘤”之下。条目名称采用英文命名方式,包含肿瘤名称、NOS 标注、性别与年龄信息以及组织图像标识,体现出以病例样本为单位组织图像资料的思路。来源站 mostwiedzy.pl 的定位是“知识之桥”门户,用于展示科学成就,因此该条目可视为科研人员在门户上呈现的成果素材之一。关于该数据集的立项背景、研究项目归属、机构信息等,源站未提供。
【数据内容】
该条目所指向的核心内容是组织图像,图像标识为 11020630022691361。条目附带的人群侧写包括男性与 20 岁,主题标签涵盖肿瘤、嗜铬细胞瘤、组织图像、男性、20 岁。从命名与标签看,数据内容围绕单一病例的组织图像展开,未显示包含多模态数据、临床变量表或随访信息。图像的具体数量、分辨率、染色方式、放大倍数、文件格式与体积等,源站未提供。
【采集与来源】
该条目来源于 mostwiedzy.pl,即“知识之桥”门户。源站描述表明,该门户用于科研人员展示其科学成就。条目名称中的组织图像标识可作为该图像在来源体系中的识别线索。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批、供者知情同意、图像采集设备与流程等,源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该条目可用于嗜铬细胞瘤主题下的组织图像检索与浏览,也可作为肿瘤图像资料按性别、年龄标签进行筛选的示例条目。由于条目带有“肿瘤 / 嗜铬细胞瘤”分类,适合在肿瘤学图像相关的内容组织与门户展示场景中使用。关于该数据是否适用于算法训练、模型验证、教学示教或临床辅助判断等具体用途,源站未提供,不应据此推断。
【使用方法】
该条目以门户展示形式提供,用户可通过来源站 mostwiedzy.pl 访问并浏览其组织图像与相关标签信息。条目名称中的图像标识可用于在来源体系内定位该图像。关于下载方式、访问权限、接口调用、数据格式转换或批量获取方法,源站未提供。
【质量与限制】
该条目为单例组织图像条目,附带男性、20 岁的基础侧写,未显示标注规范、质控流程或专家复核信息。名称中的 NOS 表明未作进一步亚型细分,可能限制其在精细分类场景中的直接使用。关于图像质量、标注一致性、数据完整性以及是否存在缺失字段,源站未提供。使用时应以来源站展示的原始信息为准,避免对未说明的属性作出假设。
【引用与许可】
该条目来源于 mostwiedzy.pl(“知识之桥”门户)。关于引用格式、作者署名、许可协议、使用条款与再分发限制,源站未提供。
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
Gdański Uniwersytet Medyczny (2021). Pheochromocytoma, NOS - Male, 20 - Tissue image [11020630022691361] [Dataset]. http://doi.org/10.34808/hv64-jg39
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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