淋巴瘤癌症图像数据集

该数据集是一个包含15000张淋巴瘤病理图像的多模态医学影像数据集,涵盖慢性淋巴细胞白血病、滤泡性淋巴瘤和套细胞淋巴瘤三种亚类,主要用于淋巴瘤癌症的自动识别、亚型分类及计算机辅助诊断等医学图像分析研究。

AlwalyAlwaly
Hugging Face
2025-04-08 更新
浏览 10
医学图像分析癌症识别

基本信息

大小
1.83 GB
创建/更新时间
2025-04-08

资源简介

该数据集是一个用于医学图像分析的淋巴瘤癌症图像数据集,包含总计15000张淋巴瘤病理图像,涵盖三种淋巴瘤亚类:慢性淋巴细胞白血病、滤泡性淋巴瘤和套细胞淋巴瘤。数据来源于公开的医学影像资源,通过专业标注构建而成。该数据集主要用于计算机辅助诊断、癌症亚型识别、医学影像分类等研究方向,支持基于深度学习的淋巴瘤自动检测与分类模型开发。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/Alwaly/Lymphoma-cancer

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使用方式

数据集获取与加载(Hugging Face datasets)

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Alwaly/Lymphoma-cancer")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Alwaly/Lymphoma-cancer

数据说明

该数据集是一个用于医学图像分析的淋巴瘤癌症图像数据集,包含总计15000张淋巴瘤病理图像,涵盖三种淋巴瘤亚类:慢性淋巴细胞白血病、滤泡性淋巴瘤和套细胞淋巴瘤。数据来源于公开的医学影像资源,通过专业标注构建而成。该数据集主要用于计算机辅助诊断、癌症亚型识别、医学影像分类等研究方向,支持基于深度学习的淋巴瘤自动检测与分类模型开发。

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。

完整数据卡:huggingface.co/datasets/Alwaly/Lymphoma-cancer

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