IDR idr0141-sokol-skinmucosa 皮肤黏膜影像数据集（experimentA）
主题标签：皮肤与结缔组织疾病、黏膜疾病、细胞组织成像、IDR、OME、EMBL-EBI。本站分类：皮肤与结缔组织疾病/黏膜疾病
基本信息
资源简介
IDR idr0141-sokol-skinmucosa 皮肤黏膜影像数据集（experimentA）
IDR idr0141-sokol-skinmucosa（experimentA）是图像数据资源（Image Data Resource，IDR）中收录的一项经策展的细胞与组织成像研究，主题聚焦于皮肤与结缔组织疾病以及黏膜疾病。该数据集在站内归入“皮肤与结缔组织疾病 / 黏膜疾病”分类，来源为 idr.openmicroscopy.org。作为 OME/EMBL-EBI 体系下经人工策展的成像研究，它属于实验 A（experimentA），共包含 2 幅图像。整体而言，该数据集规模精简，定位明确，适合作为皮肤、结缔组织与黏膜相关疾病成像研究的检索入口与参考样本，便于研究者了解该主题在 IDR 中的成像数据组织方式与可获取内容。
【数据集背景】
该数据集来源于图像数据资源 IDR，是其中编号为 idr0141-sokol-skinmucosa 的研究的 experimentA 部分。IDR 是由 OME 与 EMBL-EBI 共同维护的经策展细胞/组织成像研究资源，其收录的数据经过整理与标注，便于检索和复用。该研究以皮肤与结缔组织疾病、黏膜疾病为主题方向，属于临床与病理相关的组织/细胞成像范畴。本站将其归入“皮肤与结缔组织疾病 / 黏膜疾病”分类，与其主题标签一致。
【数据内容】
该实验包含 2 幅图像。源站将其描述为经策展的细胞/组织成像研究，属于 OME/EMBL-EBI 体系下的图像数据资源条目。除图像数量与所属研究外，源站未提供关于图像具体内容、成像模态、样本类型、染色方式、分辨率或通道构成的进一步说明。
【采集与来源】
数据来源站为 idr.openmicroscopy.org，即图像数据资源 IDR。该研究在 IDR 中的标识为 idr0141-sokol-skinmucosa，实验标识为 experimentA。关于样本采集地点、采集时间、仪器设备与实验流程等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题分类，该数据集可用于皮肤与结缔组织疾病、黏膜疾病相关成像研究的检索、浏览与对照参考，也可作为了解 IDR 中此类研究数据组织形式的示例。由于图像数量有限，其更适合作为索引性、示例性资源，而非大规模分析或统计推断的数据基础。关于具体研究用途，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过 IDR 站点（idr.openmicroscopy.org）按研究标识 idr0141-sokol-skinmucosa 及实验标识 experimentA 进行访问与浏览。关于图像下载格式、元数据字段、API 调用方式及具体分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 IDR 经策展收录的研究条目，具备资源层面的整理与标注。其主要限制在于图像数量仅为 2 幅，样本规模很小，难以支撑需要较大样本量的分析。关于图像质量、标注完整性及潜在偏差等信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来自 IDR（OME/EMBL-EBI）。关于具体引用文献、作者信息及许可条款，源站未提供。
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
源站：https://idr.openmicroscopy.org/webclient?show=project-2451
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
IDR study idr0141-sokol-skinmucosa. Experiment: experimentA. Images: 2. Image Data Resource: curated cell/tissue imaging study (OME/EMBL-EBI).
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
