恶性淋巴瘤分类数据集
该数据集包含5400张组织病理学图像，覆盖3种恶性淋巴瘤类型，属于医学图像模态，主要用于淋巴瘤的自动分类、辅助诊断以及医学图像分析算法的研究，支持计算机辅助检测系统在肿瘤病理领域的应用开发。
基本信息
资源简介
恶性淋巴瘤分类数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Malignant Lymphoma Classification》。源站首次发布：2020-04-20。
【数据内容】
源站原始描述：# About This Data Malignant lymphoma is a cancer affecting lymph nodes. Three types of malignant lymphoma are represented in the set: - CLL (chronic lymphocytic leukemia); - FL (follicular lymphoma); - MCL (mantle cell lymphoma). The ability to distinguish classes of lymphoma from biopsies sectioned and stained with Hematoxylin/Eosin (H+E) would allow for more consistent and less demanding diagnosis of this disease. Only the most expert pathologists specializing in these types of lymphomas are a…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 86.78 MB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、health、healthcare、public health。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/malignant-lymphoma-classification
使用许可：Other (specified in description)。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("andrewmvd/malignant-lymphoma-classification")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d andrewmvd/malignant-lymphoma-classification
unzip malignant-lymphoma-classification.zip -d malignant-lymphoma-classification/
数据说明
该数据集是一个用于恶性淋巴瘤分类的医学图像数据集，包含5400张图像，涵盖3种不同类型的恶性淋巴瘤。数据来源于公开的Kaggle平台，通过组织病理学图像采集构建，主要用于医学图像分析领域的研究，特别是淋巴瘤的自动分类、诊断辅助以及计算机辅助检测（CAD）系统的开发。
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。
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