数据集概述
本数据集包含40张高分辨率组织病理学图像切片，来源于III、IV度痔病患者的肛管壁标本，经抗CD117（c-Kit）抗体免疫组化染色以检测 Cajal间质细胞（ICC）。每张图像分辨率为2048×2048像素，均配有标注ICC位置和形态的分割掩码，用于病理图像分析研究。
文件详解
- Annotations.coco.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：包含40张图像的ICC分割掩码标注信息，采用COCO格式存储，可用于目标检测或分割任务的模型训练与验证
- Images.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：压缩包内包含40张2048×2048像素的高分辨率IHC染色痔病标本组织病理学图像切片
数据来源
Cells期刊论文“Utilisation of Deep Neural Networks for Estimation of Cajal Cells in the Anal Canal Wall of Patients with Advanced Haemorrhoidal Disease Treated by LigaSure Surgery”
适用场景
- 病理图像分割模型训练: 用于训练和验证识别ICC的深度学习分割模型，辅助病理诊断
- 痔病病理机制研究: 分析ICC在痔病患者肛管壁中的分布特征与疾病严重程度的关联
- 医学图像标注标准构建: 基于COCO格式的标注数据，建立ICC病理图像分割的标注规范
- 数字病理辅助诊断系统开发: 集成数据集用于开发痔病相关的数字病理辅助诊断工具
