多实验室染色滨松扫描肉瘤病理切片WSIs数据集4
该数据集包含肉瘤病理组织的多实验室染色滨松扫描全切片图像（WSIs），属于高分辨率医学影像模态，专门用于肉瘤的病理学研究和计算机辅助诊断，支持肿瘤分类、微环境分析等研究方向，是系列数据中的第四部分。
基本信息
资源简介
多实验室染色滨松扫描肉瘤病理切片WSIs数据集4
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multi-lab stained Hamamatsu scanned sarcoma WSIs 4》。源站首次发布：2025-12-15。
【数据内容】
源站原始描述：A unique multi-institutional dataset comprising 1,243 whole slide images covering 14 tumour types, stained in 30 external institutions in addition to Royal National Orthopaedic Hospital, where the project was carried out, and scanned with three scanners (Apreio, Hamamatsu and 3D-Histech), is shared with the research community. This dataset is the Hamamatsu scanned 4 out of 5. The GitHub repository for the project can be found at: The Project website can be found at: To use the dataset, please ci…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 39.32 GB。
【主题与分类】
主题标签：image、classification、image classification、medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/binghaochai/multi-lab-stained-hamamatsu-scanned-sarcoma-wsis-4
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
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-hamamatsu-scanned-sarcoma-wsis-4")
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-hamamatsu-scanned-sarcoma-wsis-4
unzip multi-lab-stained-hamamatsu-scanned-sarcoma-wsis-4.zip -d multi-lab-stained-hamamatsu-scanned-sarcoma-wsis-4/
数据说明
该数据集是肉瘤病理切片的多实验室染色滨松扫描全切片图像（WSIs）集合，属于系列数据中的第4部分（共5部分）。数据集包含通过滨松扫描仪获取的高分辨率数字病理切片图像，这些切片经过多实验室标准化染色处理，专门用于肉瘤的病理学研究。数据来源于公开的Kaggle平台，主要应用于计算机辅助病理诊断、肉瘤亚型分类、肿瘤微环境分析等医学影像研究领域。
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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