DLBCL-Morph

该数据集包含209例弥漫大B细胞淋巴瘤患者的组织切片图像、临床表格数据及细胞遗传学信息，其中图像模态涵盖数字扫描的组织微阵列切片、图像块和细胞分割结果，并提供了肿瘤细胞核的几何特征注释，主要用于基于形态学特征的DLBCL病理分析、预后评估和生存预测研究。

arXiv

淋巴瘤研究医学图像分析

基本信息

创建/更新时间

2026-09-06

资源简介

DLBCL-Morph 是一个专注于弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的医学图像分析数据集。该数据集包含209例DLBCL患者的数字扫描组织微阵列（TMAs）切片，以及相关的临床数据和细胞遗传学信息。数据内容涵盖42个TMAs、大量图像块和细胞分割结果，其中肿瘤细胞核经过详细注释并附有几何特征提取。临床数据以CSV格式存储，包括患者生存信息等。该数据集主要用于基于肿瘤细胞核形态学特征的定量分析，支持DLBCL的病理诊断、预后评估及生存预测研究，为计算病理学和精准医疗提供重要资源。

原始链接

https://github.com/stanfordmlgroup/dlbcl-morph

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/stanfordmlgroup/dlbcl-morph.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/stanfordmlgroup/dlbcl-morph/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Dataset Download

DLBCL-Morph is publicly available at this link: https://stanfordmedicine.box.com/s/ub8e0wlhsdenyhdsuuzp6zhj0i82xrb1

Folder Structure

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