H&E口腔鳞癌组织图像数据集

该数据集可用于口腔痛症患者中可疑黏膜病变的病理图像分割和分类,与BMS鉴别诊断场景相关。

Federal University of UberlandiaFederal University of Uberlandia
Mendeley Data
2022-12-28 更新
浏览 33
图像图像分割
OCDC H&E-stained OSCC Dataset

基本信息

模态
图像
大小
0.02 GB
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2022-12-28
版本
v1

资源简介

H&E口腔鳞癌组织图像数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《H&E-stained oral squamous cell carcinoma histological images dataset》。源站首次发布:2022-12-28。

【数据内容】

源站原始描述:Computer-aided diagnosis (CAD) can be used as an important tool to aid and enhance pathologists'' diagnostic decision-making. Deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNN) and fully convolutional networks (FCN), have been successfully applied in medical and biological research. Unfortunately, histological image segmentation is often constrained by the availability of labeled training data once labeling histological images for segmentation purposes is a highly-skilled, comp…

【数据结构与技术规格】

文件数 2459 个,合计 1.08 GB。数据集 DOI:10.17632/9bsc36jyrt.1。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/9bsc36jyrt

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使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/9bsc36jyrt/1

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

包含口腔癌H&E染色病理图像和肿瘤区域人工标注。

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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