PathMNIST 结直肠组织病理图像（28×28）

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NPZ（NumPy 图像与标签） · 196.1 MB · 访问码 5777

数据说明

由 NCT-CRC-HE-100K 和另一临床中心的 CRC-VAL-HE-7K 构建。该版本将组织图像块缩放为 28×28 RGB 图像；不包含完整全切片影像或患者生存资料。

结构与任务

类别或标注	9 个
数据维度	2D
缺失值	官方未说明
染色	苏木精-伊红（H&E）
标签	脂肪、背景、碎屑、淋巴细胞、黏液、平滑肌、正常结肠黏膜、肿瘤相关间质、结直肠腺癌上皮
官方 MD5	a8b06965200029087d5bd730944a56c1
图像尺寸	28×28 像素，RGB 三通道；由 224×224 图像块缩放
文件结构	NumPy NPZ：train_images、train_labels、val_images、val_labels、test_images、test_labels
数据拆分	训练 89,996 张；验证 10,004 张；来自另一临床中心的测试集 7,180 张。数量按图像块统计，不是患者数。

来源与许可

MedMNIST 团队 / Zenodo

3.0 · 2024-01-16

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CC BY 4.0

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作者与引用

创建者
Jiancheng Yang、Rui Shi、Donglai Wei、Zequan Liu、Lin Zhao、Bilian Ke、Hanspeter Pfister、Bingbing Ni

推荐引用
Yang, J. et al. MedMNIST v2 — A large-scale lightweight benchmark for 2D and 3D biomedical image classification. Scientific Data 10, 41 (2023). doi:10.1038/s41597-022-01721-8. Yang, J., Shi, R. & Ni, B. MedMNIST Classification Decathlon (ISBI 2021), doi:10.1109/ISBI48211.2021.9434062. 原始数据：Kather, J. N. et al. Predicting survival from colorectal cancer histology slides using deep learning: A retrospective multicenter study. PLoS Medicine 16, e1002730 (2019).

DOI
10.5281/zenodo.10519652 ↗

伦理与去标识化

沿用官方公开的组织图像块；伦理与去标识化背景请参阅原始研究。

限制

28×28 版本损失细粒度组织结构，适合轻量基准，不可替代原始病理影像。官方声明不用于临床。