腹主动脉瘤组织病理学评估深度学习数据集（HistAAA）
该数据集是一个包含369名腹主动脉瘤患者的数字病理全切片图像特征向量及专家标注的医学图像数据集，数据模态包括组织病理学图像（HE和EvG染色）和临床表格信息，主要用于深度学习在计算病理学领域的研究，特别是针对腹主动脉瘤的炎症、弹性纤维降解和纤维化等病理变量的自动化预测与模型开发。
基本信息
资源简介
该数据集是用于腹主动脉瘤（AAA）组织病理学评估的医学图像数据集，包含来自欧洲三个医疗中心（慕尼黑工业大学、维尔茨堡大学医院、维也纳医科大学）369名患者的数字全切片图像（WSI）提取的特征向量，以及由病理专家对炎症、弹性纤维降解、纤维化等组织病理学参数进行的详细标注。数据集通过STAMP协议进行预处理，使用CTranspath预训练模型提取特征，旨在支持深度学习模型在计算病理学中的应用，特别是用于自动化预测腹主动脉瘤的病理学变量，辅助疾病研究和临床决策。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10998463
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集是用于腹主动脉瘤（AAA）组织病理学评估的医学图像数据集，包含来自欧洲三个医疗中心（慕尼黑工业大学、维尔茨堡大学医院、维也纳医科大学）369名患者的数字全切片图像（WSI）提取的特征向量，以及由病理专家对炎症、弹性纤维降解、纤维化等组织病理学参数进行的详细标注。数据集通过STAMP协议进行预处理，使用CTranspath预训练模型提取特征，旨在支持深度学习模型在计算病理学中的应用，特别是用于自动化预测腹主动脉瘤的病理学变量，辅助疾病研究和临床决策。
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