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| license: mit |
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| # path_example — 病理多模态数据 ~1% 子样本 |
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| 来源：Misha 集群 `/gpfs/radev/pi/ying_rex/tl688` 与 `/gpfs/radev/project/zhao/tl688`。 |
| 生成脚本：`_scripts/subsample.py`（固定随机种子 0，每个模态取约 1%，极小集合设最低条数下限）。 |
| 每个数据集的实际抽样条数 / 对象结构记录在 `_manifest/*.json`，运行日志在 `_logs/`。 |
| 目录布局与原始数据保持一致，文件名不变，可直接替换路径前缀使用。 |
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| ## 抽样规则 |
| | 类型 | 规则 | |
| |---|---| |
| | 图像 tile / patch | 随机取 1%（ORION 按切片分层，每张切片 1%） | |
| | 配对模态（IF、核 mask、mIHC、ROSIE 预测、spot 图像、特征） | 与主模态使用**同一索引**，保持配对 | |
| | adata / h5ad | 每个样本随机 1% spot（最少 5–20 个） | |
| | 大型 json / csv（PathGen、QA、标签表） | 随机 1% 行/条目（最少 20 条） | |
| | 小型索引/元数据（slide_dataframe、HEST csv、allwsi.txt、manifest、antibody 表、README） | 整体复制 | |
| | 单张荧光大图 | 取中心 10%×10%（面积 1%）裁剪 | |
| | 模型权重、代码、实验输出目录 | 不包含 | |
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| ## 目录 |
| - `ORION/ORIONCRC_dataset_tile_20x/` — he/ if/ nuclei/ 配对 tile；train/val/test_dataframe.csv 已过滤；csv_nuclei_pos/ 仅保留落在所选 tile 内的核（按核 mask label 匹配） |
| - `HEMIT/` — he/{train,val,test}/{input,label} 配对 tif；HEMIT_nuclei_analysis 对应 csv/mask；`ROSIE/rosie_pred_hemit_subset.npy` 为 ROSIE 对所选 test patch 的预测（原 npy 第 0 维按 test_data.csv 行序，索引见 `rosie_pred_hemit_subset_index.csv`） |
| - `HEST/` — `visium_humandisease_adata.pickle`：421 个 Visium 样本的 AnnData 列表，每样本随机 1% spot（共 10,233 spot）；`xenium_humandisease_adata.pickle`：59 个样本，每样本 1%；`UNI/`、`prov-gigapath-conchinside/` 中 UNIv2 / GigaPath 特征列表与 adata 逐样本同索引（421/421 对齐）。注意：每个 AnnData 的 `uns['spatial']` 保留了原样本的 downscaled_fullres 缩略图（每张约 644×1000×3），这是子集 2.2G 体积的主要来源 |
| - `DLPFC_visium/` — 12 样本（151507–151676，共 47,681 spot）各模型各 patch size 的 spot 特征 158 个 pkl（同一样本共用同一 spot 索引，见 `_manifest/dlpfc.json`）；`GPFM/visium_image_list.pkl`（482×3×224×224）、`visium_gene_expression_list.pkl`（482×10000）、`hsit2pix_out_result.npy`（482×3×224×224）按全局 spot 索引（样本按 id 升序拼接，见 `global_spot_index.csv`）同步抽取；`visium_fluo_image_crop_1pct_area.npy` 为荧光图中心 727×727 裁剪。`GPFM/visium_gpfm_imagefeature_200.pickle` 实际为 421 个 batch × 1024 行（与 HEST visium 样本数一致，非 DLPFC），每 batch 独立取 1% |
| - `IDC/UNI/` — IDC_adata + IDC_image（同索引） |
| - `PathGen-1.6M/` — PathGen-1.6M.json（16,000 条）、PathGen-Instruct.json 1% 条目；figure_caption_summary 30 张 patch + 对应 caption 行；各癌种（idc / gliomas / saromas / skin / brain）train json 1% 条目 + 其引用的 patch；test patch 目录 1%；stimagedata h5ad 每个 1% spot，`_new.pkl`（分块的 PIL spot 图像列表）按 obs 顺序同索引；gliomas / saromas 的 test h5ad 与对应 test patch 目录按序号对齐；train/valid/test_idc.h5ad 1%；slide_report 每 set 1 个 patch + desc + 对应预测；QA/CoT/PathMMU 输出 csv 1% 行 |
| - `foundation_features/` — GPFM / UNI 的 COAD slide embedding（同索引）；GPFM dataset_csv 与 splits* 每个 csv 1% 行（保留完整目录结构） |
| - `STPath/` — example_data/INT2.h5ad 1% spot、标注 json（整体复制） |
| - `path_report_database/` — caption csv 1% 行 |
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