反应性肉芽肿性皮炎作为组织学模式的研究:一项针对52名患者的研究

该数据集包含52名患者的皮肤组织病理学数据,涵盖反应性肉芽肿性皮炎的组织学模式,涉及组织切片图像和临床表格等多模态信息,主要用于皮肤病理诊断、肉芽肿性皮炎亚型分类研究,以及炎症性皮肤病的鉴别诊断与机制分析。

Mendeley Data
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皮肤病理诊断肉芽肿性皮炎分类

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是医学皮肤病学研究数据集,聚焦于反应性肉芽肿性皮炎这一组织学模式,包含52名患者的临床与组织病理学数据。数据涵盖皮肤组织切片、病理学特征、临床表现及诊断信息,来源于已发表研究的补充材料,通过Mendeley Data平台公开共享。该数据集主要用于皮肤病理诊断、肉芽肿性皮炎的亚型分类研究,以及相关炎症性皮肤病的鉴别诊断与机制探索。

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https://data.mendeley.com/datasets/gcsst495sp

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数据说明

该数据集是医学皮肤病学研究数据集,聚焦于反应性肉芽肿性皮炎这一组织学模式,包含52名患者的临床与组织病理学数据。数据涵盖皮肤组织切片、病理学特征、临床表现及诊断信息,来源于已发表研究的补充材料,通过Mendeley Data平台公开共享。该数据集主要用于皮肤病理诊断、肉芽肿性皮炎的亚型分类研究,以及相关炎症性皮肤病的鉴别诊断与机制探索。

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

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