瘢痕疙瘩组织图像数据集：男性21岁
知识之桥是一个门户网站，您可以在此展示您的科学成就。主题标签：瘢痕疙瘩、皮肤与结缔组织疾病、组织图像、皮肤病理、医学影像
![Keloid scar - Male, 21 - Tissue image [10100730045427131]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/206036.jpg)
基本信息
资源简介
瘢痕疙瘩组织图像数据集：男性21岁
Keloid scar - Male, 21 - Tissue image [10100730045427131] 是一个以瘢痕疙瘩为主题的组织图像数据集条目，归属于皮肤与结缔组织疾病分类。该条目记录了一名21岁男性瘢痕疙瘩患者的组织图像资料，英文名称中已标明病变类型、患者性别与年龄以及图像编号。数据集来源于 mostwiedzy.pl 网站，该站被描述为“知识之桥”门户，用于展示科研成就。围绕该条目可关联到瘢痕疙瘩、皮肤与结缔组织疾病、组织图像、皮肤病理与医学影像等主题标签，整体定位为皮肤病理方向的医学影像资源，供相关研究与教学场景参考使用。
【数据集背景】
瘢痕疙瘩属于皮肤与结缔组织疾病范畴，本数据集即围绕这一疾病主题组织其组织图像资料。数据集英文名称中明确标注了病变类型为瘢痕疙瘩（Keloid scar），并给出患者性别为男性、年龄为21岁，以及一个具体的组织图像编号，说明该条目是一份以单例样本图像为核心的数据记录。其分类归属为皮肤与结缔组织疾病下的瘢痕疙瘩方向，主题标签涵盖瘢痕疙瘩、皮肤与结缔组织疾病、组织图像、皮肤病理与医学影像，反映出该数据在皮肤病理与医学影像语境下的定位。
【数据内容】
该数据集的核心内容为组织图像，图像编号为10100730045427131。名称信息表明该图像对应一名21岁男性瘢痕疙瘩患者的组织样本。围绕该条目列出的主题标签包括瘢痕疙瘩、皮肤与结缔组织疾病、组织图像、皮肤病理与医学影像，这些标签勾勒出数据的内容范畴，即面向皮肤病理观察的医学影像资料。除上述名称、编号、性别、年龄与主题标签信息外，源站未提供关于图像分辨率、成像设备、染色方法、文件格式或数据规模等更具体的内容说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 mostwiedzy.pl 网站。源站描述指出，“知识之桥”是一个门户网站，用户可以在其中展示自己的科学成就。据此可知，该条目属于科研成就展示平台上的资源记录，而非专门的临床影像数据库。关于图像的具体采集机构、采集时间、采集流程与伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
依据其分类与主题标签，该数据集可归入皮肤与结缔组织疾病及瘢痕疙瘩相关的研究与教学语境，适用于皮肤病理与医学影像方向的参考用途。由于条目以组织图像为核心内容，其潜在使用场景与组织形态观察、病理图像示例展示等相关。关于具体的适用任务类型、模型训练用途或临床诊断用途，源站未提供明确说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括访问方式、下载途径、数据读取格式或配套说明文档等信息。
【质量与限制】
该数据集为单例样本记录，名称中标注了患者性别、年龄与图像编号，但源站未提供图像质量评估、标注完整性、样本代表性或数据校验方面的信息。其来源为科研成就展示门户，关于数据的质量控制流程与局限性说明，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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
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
Gdański Uniwersytet Medyczny (2021). Keloid scar - Male, 21 - Tissue image [10100730045427131] [Dataset]. http://doi.org/10.34808/2caj-7t66
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
