多实验室染色Aperio扫描肉瘤全切片图像数据集 3

数据集获取

方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("binghaochai/multi-lab-stained-aperio-scanned-sarcoma-wsis-3")
print("数据已下载至:", path)

方式二：Kaggle CLI（命令行）

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d binghaochai/multi-lab-stained-aperio-scanned-sarcoma-wsis-3
unzip multi-lab-stained-aperio-scanned-sarcoma-wsis-3.zip -d multi-lab-stained-aperio-scanned-sarcoma-wsis-3/

数据说明

该数据集是数字病理领域的一个公开数据集，包含肉瘤（Sarcoma）的Aperio扫描全切片图像（WSIs），这些切片由多个实验室进行染色处理。数据集为系列数据中的第三部分（共四部分），提供了高分辨率的病理切片图像，可用于肉瘤的病理学分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练等研究方向。数据来源于Kaggle平台，适用于医学图像分析、肿瘤学研究和人工智能在病理学中的应用。

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。