基本信息

创建/更新时间

2024-07-31

资源简介

该数据集是清华大学与中南大学湘雅医院合作论文《A transformer-based weakly supervised computational pathology method for clinical-grade diagnosis and molecular marker discovery of gliomas》中所使用的胶质瘤全切片图像（WSI）数据集。它包含两个部分：公开可获取的TCGA公共胶质瘤WSI数据集，可从NIH的基因组数据共享中心下载；以及湘雅医院内部收集的胶质瘤WSI数据集，因患者隐私保护要求不对外开放。数据集主要用于开发基于Transformer的弱监督计算方法，支持胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现，适用于计算病理学、数字病理图像分析及胶质瘤的精准医疗研究。

原始链接

https://hyper.ai/cn/datasets/33104

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源站：https://hyper.ai/cn/datasets/33104

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

该数据集是清华大学与中南大学湘雅医院合作论文《A transformer-based weakly supervised computational pathology method for clinical-grade diagnosis and molecular marker discovery of gliomas》中所使用的胶质瘤全切片图像（WSI）数据集。它包含两个部分：公开可获取的TCGA公共胶质瘤WSI数据集，可从NIH的基因组数据共享中心下载；以及湘雅医院内部收集的胶质瘤WSI数据集，因患者隐私保护要求不对外开放。数据集主要用于开发基于Transformer的弱监督计算方法，支持胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现，适用于计算病理学、数字病理图像分析及胶质瘤的精准医疗研究。

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