人体组织图像目标检测数据集HumanOrganImageObjectDetectionDataset-hoyso48
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 病理分析, 目标检测, 组织学, 细胞分割, BBox标注, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自HPA（Human Protein Atlas）等来源的人体组织图像，记录了组织切片图像中的细胞级目标检测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据覆盖人体不同组织的切片图像，不限定地域。
数据维度：包括图像ID、组织类型（organ）、数据来源（data_source）、图像尺寸（img_height, img_width）、像素大小（pixel_size）、组织厚度（tissue_thickness）、RLE编码（rle）、年龄（age）、性别（sex）、折叠信息（fold）和边界框坐标（bbox）等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train_with_bbox.csv，包含目标对象的边界框标注信息，便于进行目标检测任务。
该数据集特别适用于医学影像分析、病理图像分析以及目标检测算法的训练与评估。
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：适用于医学影像分析、细胞识别、组织结构分析等研究，例如细胞类型分类、肿瘤检测等。
行业应用：为医疗影像诊断、病理分析、药物研发等领域提供数据支持，例如辅助医生进行疾病诊断、加速新药研发等。
决策支持：支持医疗决策、疾病风险评估和治疗方案优化。
教育和培训：作为医学影像分析、计算机视觉、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉医学影像数据处理和分析。
此数据集特别适合用于探索人体组织图像中细胞级目标的检测与识别，帮助用户实现自动化图像分析、提高诊断效率和准确性。
