腹主动脉瘤组织病理学评估深度学习数据集（HistAAA）
该数据集包含来自369名腹主动脉瘤患者的数字病理全切片图像提取的特征向量及病理专家标注，数据模态为组织病理图像特征与临床表格信息，主要用于深度学习在计算病理学中的应用，如自动预测炎症、弹性纤维降解和纤维化等组织病理学变量，以支持腹主动脉瘤的病理机制研究和临床辅助诊断模型开发。
基本信息
资源简介
该数据集为论文《Histopathological Evaluation of Abdominal Aortic Aneurysms with Deep Learning》的配套数据，包含来自欧洲三个医疗中心（慕尼黑工业大学、维尔茨堡大学医院和维也纳医科大学）的369名腹主动脉瘤患者的数字全切片图像（WSI）提取的特征向量及相应的病理专家标注。数据涵盖患者临床信息（性别、吸烟史）和多种组织病理学参数，如炎症程度、弹性纤维降解、纤维化、血管新生和钙化等。该数据集旨在支持计算病理学建模任务，包括利用深度学习自动预测病理相关变量，为腹主动脉瘤的病理机制研究和临床辅助诊断提供数据基础。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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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
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数据说明
该数据集为论文《Histopathological Evaluation of Abdominal Aortic Aneurysms with Deep Learning》的配套数据，包含来自欧洲三个医疗中心（慕尼黑工业大学、维尔茨堡大学医院和维也纳医科大学）的369名腹主动脉瘤患者的数字全切片图像（WSI）提取的特征向量及相应的病理专家标注。数据涵盖患者临床信息（性别、吸烟史）和多种组织病理学参数，如炎症程度、弹性纤维降解、纤维化、血管新生和钙化等。该数据集旨在支持计算病理学建模任务，包括利用深度学习自动预测病理相关变量，为腹主动脉瘤的病理机制研究和临床辅助诊断提供数据基础。
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