AFB-Dx：用于结核检测与分析的数字化病理数据集
应用 Ziehl–Neelsen 染色后对抗酸杆菌（AFB）进行显微镜检查，仍是 AFB 检测中最具成本效益且广泛使用的诊断方法之一
基本信息
资源简介
AFB-Dx：用于结核检测与分析的数字化病理数据集
AFB-Dx 是一个面向结核病检测与分析的数字化病理数据集，其英文全称为 AFB-Dx: A Digital Pathology Dataset for Tuberculosis Detection and Analysis，在本站归入呼吸系统疾病下的肺结核分类，来源站为 ebi.ac.uk。该数据集围绕抗酸杆菌（AFB）的显微镜检查展开：应用 Ziehl–Neelsen 染色后进行显微镜检查，仍是 AFB 检测中最具成本效益且广泛使用的诊断方法之一。然而这一方法依赖专家判读，即便经验丰富的专业人员也容易出现假阴性，尤其在玻片内细菌载量较低时更为明显；同时该过程耗时较长，会导致注意力下降并引发后续错误。为应对这些挑战，研究者转向基于机器学习和深度学习的自动化结核病检测方法，而开发此类算法需要能够代表多样条件的大规模数据集。AFB-Dx 正是在这一背景下提出的数字化病理数据集，旨在为结核病检测与分析相关算法的开发与评估提供数据基础。
【数据集背景】
应用 Ziehl–Neelsen 染色后对抗酸杆菌进行显微镜检查，是 AFB 检测中成本效益较高且应用广泛的诊断方法之一。但该方法存在明显局限：判读依赖专家，经验丰富的专业人员也可能出现假阴性，玻片内细菌载量低时尤为突出；检查过程耗时，容易造成判读者注意力下降并产生错误。为缓解这些问题，研究者开始采用机器学习和深度学习方法实现自动化结核病检测。此类算法的开发需要大规模、能反映多样条件的数据集作为支撑。目前尚无公开可获取的 AFB 全切片图像（WSI）数据集，这阻碍了算法性能的对比评估。AFB-Dx 的提出正是为了填补这一空白。
【数据内容】
AFB-Dx 是一个用于结核病检测与分析的数字化病理数据集，其数据形态为 AFB 全切片图像（WSI）。源站描述指出，当前尚无公开可获取的 AFB 全切片图像数据集，AFB-Dx 即为面向该需求提出的数据集。关于数据集的具体规模、切片数量、图像分辨率、标注类别与标注粒度等细节，源站未提供。
【采集与来源】
依据源站描述，AFB-Dx 由韩国国立科学搜查研究院（Korea National Forensic Service）开发，来源于尸体解剖（autops）相关样本。数据集来源站为 ebi.ac.uk。关于样本的具体采集流程、染色与扫描设备、纳入与排除标准等更详细信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集面向结核病检测与分析，适用于开发和评估基于机器学习与深度学习的自动化 AFB 检测算法，尤其是针对 Ziehl–Neelsen 染色全切片图像的检测任务。其设计动机包括应对人工镜检依赖专家判读、低细菌载量下易出现假阴性以及长时间判读导致注意力下降等问题，并为不同算法之间的性能对比评估提供数据基础。关于该数据集在其他具体任务（如分割、分类分级等）上的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站描述提到，人工镜检在细菌载量低时易出现假阴性，且判读耗时会导致注意力下降和错误，这些是该数据集所针对的方法学问题。数据集由韩国国立科学搜查研究院从尸体解剖样本开发而来。关于数据集自身的标注质量、样本多样性覆盖程度、偏倚评估及已知技术限制等，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/S-BIAD1527
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。
- OpenDataLab:
数据说明
S-BIAD1527 AFB-Dx：用于结核病检测与分析的数字化病理数据集
应用Ziehl–Neelsen染色法后对抗酸杆菌（AFB）进行显微镜检查，仍然是检测AFB最具成本效益且广泛使用的诊断方法之一。然而，该方法依赖于
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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