数据集概述
本数据集是RO-Crate格式的数字病理组织/肿瘤预测工作流执行记录，基于crs4/deephealth-pipelines的工作流，遵循Provenance Run Crate规范。工作流经cwltool运行并生成CWLProv包，再通过runcrate转换为RO-Crate，输入数据为Yves Sucaet的Mirax2-Fluorescence-2测试数据。
文件详解
- 文件名称：ml-predict-pipeline-cwltool-runcrate.crate.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：RO-Crate格式的压缩包，包含数字病理组织/肿瘤预测工作流的完整执行记录，遵循Provenance Run Crate规范，集成了工作流运行的溯源信息、输入输出数据及过程元数据。
数据来源
crs4/deephealth-pipelines数字病理工作流、Yves Sucaet的Mirax2-Fluorescence-2测试数据
适用场景
- 数字病理工作流溯源分析：验证组织/肿瘤预测工作流的执行过程、参数配置及数据流转路径。
- 医学影像AI预测模型评估：基于工作流运行结果，分析模型对组织/肿瘤识别的准确性与效率。
- 医疗AI工作流标准化研究：参考RO-Crate格式的工作流记录，优化数字病理AI工作流的可重复性与互操作性。
- 数字病理测试数据应用：结合Mirax2-Fluorescence-2输入数据，开展病理影像特征提取与肿瘤预测算法的验证实验。
