黑色素瘤组织病理学数据集

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("haashaatif/melanoma-histopathology-dataset")
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 haashaatif/melanoma-histopathology-dataset
unzip melanoma-histopathology-dataset.zip -d melanoma-histopathology-dataset/

数据说明

该数据集是一个专注于高级黑色素瘤的组织病理学图像数据集，主要用于全景分割任务，即对细胞核和组织进行精确的像素级分割。数据集包含来自Kaggle平台的公开组织病理学图像，数据来源于真实的黑色素瘤病例，通过专业标注构建而成。主要研究方向包括医学图像分析、皮肤癌诊断、计算机辅助病理检测以及深度学习在组织分割中的应用。

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。