基于新型人工智能算法的眼部肿瘤病理影像诊断研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04695015

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：黑色素瘤（皮肤）、原位黑色素瘤、眼痣、眼睑皮脂腺癌、基底细胞癌、原位鳞状细胞癌、眼部肿瘤。本研究为前瞻性研究。选取北京大学第三医院眼科常见且具有代表性的眼部肿瘤患者，经知情同意后入组，收集基本临床信息、术前血液样本及眼部肿瘤组织标本的病理图像标注数据和基因组学相关数据，利用血液样本进行基因组学信息分析，为人工智能算法开发提供多维数据，并建立眼部肿瘤人工智能辅助图像数据标准化流程，构建“临床信息-组织样本-病理图像-基因组学数据”的多模态眼部肿瘤标准化数据库。

该数据库与诊断系统相互关联，旨在为后续的机器学习及相关算法建立提供最优图像数据，最终研究人员将完成针对眼部肿瘤的新型人工智能辅助诊断系统的设计。

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。