CMB-PCA:癌症登月生物样本库前列腺癌采集的DICOM转换幻灯片显微图像-91075

该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)[1]提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集由IDC团队转换为DICOM表示并收录

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医学影像分类肿瘤前列腺癌DICOM幻灯片显微图像癌症登月生物样本库IDC医学影像
CMB-PCA: DICOM converted Slide Microscopy images for the Cancer Moonshot Biobank initiative Prostate Cancer collection

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000023253 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

CMB-PCA:癌症登月生物样本库前列腺癌采集的DICOM转换幻灯片显微图像

该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)[1]提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集由IDC团队转换为DICOM表示并收录

CMB-PCA: DICOM converted Slide Microscopy images for the Cancer Moonshot Biobank initiative Prostate Cancer collection

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)[1]提供的一组图像和/或图像衍生数据。该数据集由IDC团队转换为DICOM表示并收录。您可以在此处使用IDC Portal浏览和可视化相应图像。您可以按照下面的下载说明,使用本Zenodo记录中包含的清单文件下载该采集的内容。采集描述:癌症登月生物样本库(CMB)是美国国家癌症研究所的一项倡议,旨在支持当前和未来对耐药性和敏感性的研究以及其他NCI资助的癌症研究倡议,目标是提高研究人员对癌症以及如何干预癌症发生和进展的理解。在本研究过程中,生物样本(在医疗过程中采集的血液和组织

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、前列腺癌、DICOM、幻灯片显微图像、癌症登月生物样本库、IDC、医学影像。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13993798

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 23.3 KB。

数据说明

本数据集对应于美国国家癌症研究所影像数据共享平台(IDC)[1]提供的一系列图像及/或源自图像的数据。该数据集已由IDC团队转换为DICOM格式并录入。您可在此处通过IDC门户探索并可视化相应的图像。利用本Zenodo记录中包含的清单,按照下方下载指南,即可下载该集合的内容。集合描述:癌症登月生物样本库(CMB)是美国国家癌症研究所的一项倡议,旨在支持当前及未来对药物耐药性和敏感性的研究,以及其他NCI资助的癌症研究计划,目标是增进研究人员对癌症的理解及如何干预癌症的发生和发展。在此研究过程中,将从至少10种癌症类型的1000多名患者中纵向收集生物样本(医疗过程中取出的血液和组织)及相关数据,这些患者代表了美国的人口多样性,并在多个NCI社区肿瘤研究计划(NCORP)站点接受标准癌症治疗。

CMB 项目按多种癌症特异性集合进行组织。每个集合的数字病理图像均由 IDC 团队转换为 DICOM 表示,并通过 IDC 共享。本条目对应 CMB-PCA 集合(前列腺癌)。数字病理图像在添加描述其内容的元数据后,使用定制开源脚本和工具转换为 DICOM 全切片显微镜(SM)表示 [2,3],如 [4] 所述。包含的文件中,清单文件的名称指示了该集合数据版本首次引入的 IDC 数据发布版本。例如,collection_id-idc_v8-aws.s5cmd 对应 IDC 数据发布版本 v8 中引入的 collection_id 集合的内容。如果此 Zenodo 页面存在后续版本,

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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