数据集概述
该数据集是MIDOG 2025非典型训练集，包含MIDOG++全数据集的非典型与正常有丝分裂图像分类数据，涵盖来自7个领域的11939个有丝分裂图像，提供三位专家盲法多数投票结果，修正了CSV文件的重复和缺失条目问题。
文件详解
- 文件名称：MIDOG25_Atypical_Classification_Train_Set.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射：包含image_id（图像ID）、filename（文件名）、coordinateX/Y（坐标）、Tumor（肿瘤类型）、Scanner（扫描仪类型）、Origin（来源机构）、Species（物种）、expert1/2/3（专家标注）、majority（多数投票结果）等字段
- 文件名称：MIDOG25_Atypical_Classification_Train_Set.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：数据集压缩包，可能包含CSV文件及相关图像资源
适用场景
- 医学图像分析：用于训练和验证非典型与正常有丝分裂图像分类模型
- 数字病理研究：探究不同肿瘤类型、物种的有丝分裂特征差异
- 机器学习方法优化：针对小样本、多领域医学图像分类任务的算法改进
- 病理诊断辅助：构建辅助病理医生识别异常有丝分裂的AI工具
