基于深度学习的前列腺癌组织微阵列自动Gleason分级复现数据
该数据集包含来自五个前列腺癌组织微阵列（TMA）的H&E染色图像及对应的Gleason标注掩膜，掩膜中像素索引对应良性、Gleason 3、Gleason 4、Gleason 5及未标注类别
基本信息
资源简介
基于深度学习的前列腺癌组织微阵列自动Gleason分级复现数据
Replication Data for: Automated Gleason grading of prostate cancer tissue microarrays via deep learning.
该数据集包含来自五个前列腺癌组织微阵列（TMA）的H&E染色图像及对应的Gleason标注掩膜，掩膜中像素索引对应良性、Gleason 3、Gleason 4、Gleason 5及未标注类别。数据可用于训练和评估深度学习模型，实现前列腺癌组织微阵列的自动Gleason分级，属于医学图像分割任务，服务于肿瘤病理分析和计算机辅助诊断研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：来自五个前列腺癌组织微阵列（TMA）的H&E染色图像及对应的Gleason标注掩膜。在掩膜中，像素索引对应类别如下：0=良性（绿色），1=Gleason_3（蓝色），2=Gleason_4（黄色），3=Gleason_5（红色），4=未标注（白色）。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Computer and Information Science。本站分类：肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa0429b218ae6bf7d5e31fd1ab119001207eca6b6fe840a0ddc616f859e149842
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
来自五个前列腺癌组织微阵列（TMAs）的H&E染色图像及相应的Gleason标注掩膜。在掩膜中，像素索引对应的类别如下：0=良性（绿色），1=Gleason_3（蓝色），2=Gleason_4（黄色），3=Gleason_5（红色），4=未标注（白色）。
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。
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