肿瘤病理图像细胞分割与分类数据集TumorPathologyImageCellSegmentationandClassificationDataset-rostyslavzavoiko
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤病理学, 细胞分割, 图像分类, 组织学, 机器学习, 计算机视觉, 医学影像, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自肿瘤病理图像的数据，记录了细胞分割和分类的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态病理图像数据。
地理范围：数据来源未明确，但可能来自于肿瘤研究相关的医学机构或数据库。
数据维度：数据集包含图像文件（.png）和对应的CSV文件。CSV文件记录了细胞的详细信息，包括细胞的原始分类（raw_classification）、主要分类（main_classification）、超级分类（super_classification）、细胞类型（type）、边界框坐标（xmin, ymin, xmax, ymax）以及细胞中心坐标（coords_x, coords_y）。
数据格式：数据以.png图像和.csv文件两种格式提供。CSV文件包含细胞的结构化信息，便于进行细胞级别的分析和模型训练。
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：适用于肿瘤病理学、计算机视觉和机器学习交叉领域的学术研究，如细胞分割算法的开发与评估、细胞分类模型的构建、肿瘤微环境分析等。
行业应用：为医疗影像分析行业提供数据支持，尤其适用于病理图像辅助诊断系统（CAD）、肿瘤检测与分级、个性化治疗方案制定等。
决策支持：支持医学研究和临床实践中的病理诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、计算机视觉、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解病理图像分析技术。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞的形态学特征、细胞间的空间关系，以及细胞与肿瘤微环境的相互作用，帮助用户实现细胞级别的病理分析，提升肿瘤诊断的准确性和效率。
