基于高次谐波生成显微技术与AI分析的肺部及胸膜活检快速现场组织学数据集

数据集获取

源站：https://b2find.eudat.eu/dataset/26d2350d-4d94-57f7-8900-123030f3d413

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

该数据集为支持学术论文《Rapid on-site histology of lung and pleural biopsies using higher harmonic generation microscopy and AI analysis》结果可复现性而提供的公开研究材料。数据集主要包含通过高次谐波生成（HHG）显微技术获取的肺部及胸膜活检组织图像，并附带用于人工智能分析的代码与相关数据。数据来源于临床活检样本，通过非标记、无侵入的显微成像技术构建，旨在实现快速、实时的组织病理学诊断。其主要研究方向包括医学影像分析、计算病理学以及人工智能辅助的肺部与胸膜疾病诊断，应用于提升活检现场诊断效率与准确性。

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。