病理图像细胞分类分析数据集PathologyImageCellClassificationAnalysisDataset-urashimataro
数据来源：互联网公开数据
标签：病理学, 图像识别, 细胞分类, 机器学习, 图像分割, 医学影像, 数据分析, 肿瘤检测
数据概述：
该数据集包含来自病理图像的数据，记录了细胞图像及其相关信息，主要用于细胞分类和病理分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推断为医学研究或临床诊断相关。
数据维度：数据集包括多个字段，如 "image_id"（图像编号），"label"（细胞类型标签），"image_width"（图像宽度），"image_height"（图像高度），"is_tma"（是否为组织微阵列），"img_path"（图像路径），"mask_path"（掩膜路径）和 "file_size"（文件大小）。
数据格式：CSV格式，文件名为 combined_51346.csv，包含图像元数据信息，同时提供了对应的PNG格式的图像文件，便于图像处理和分析。
来源信息：数据可能来源于医学研究机构、医院或公开数据集，已进行标注和初步处理。
该数据集适合用于医学图像分析、细胞分类、病理诊断辅助以及机器学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学图像分析、计算机视觉和深度学习领域的学术研究，如细胞识别、图像分割、肿瘤检测等。
行业应用：为医疗影像公司、病理诊断机构提供数据支持，特别是在开发自动化病理分析系统、辅助医生诊断等方面。
决策支持：支持医疗决策，提高病理诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像分析。
此数据集特别适合用于探索细胞图像的特征，构建细胞分类模型，以及进行肿瘤检测相关的研究，帮助用户实现自动化病理分析和辅助诊断。
