临床病理学基准数据集
包含1998条临床病理切片数据，涉及多种癌症诊断和生物标志物，用于评估病理学基础模型性能。
基本信息
资源简介
该数据集由西奈山伊坎医学院创建，包含1998条来自两家医疗机构标准操作过程中产生的临床病理切片数据，涉及多种癌症诊断和生物标志物。数据从病理信息系统提取结构化报告并经临床相关性分析形成，主要用于评估和优化病理学基础模型在疾病检测、生物标志物预测和治疗结果预测等临床任务中的性能。
下载信息
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使用方式
数据集说明
临床病理学基准数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2407.06508v3
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:The use of self-supervised learning (SSL) to train pathology foundation models has increased substantially in the past few years. Notably, several models trained on large quantities of clinical data have been made publicly available in recent months. This will significantly enhance scientific research in computational pathology and help bridge the gap between research and clinical deployment. With the increase in availability of public foundation models of different sizes, trained using different algorithms on different datasets, it becomes important to establish a benchmark to compare the performance of such models on a variety of clinically relevant tasks spanning multiple organs and diseases. In this work, we present a collection of pathology datasets comprising clinical slides associated with clinically relevant endpoints including cancer diagnoses and a variety of biomarkers generated during standard hospital operation from two medical centers. We leverage these datasets to systematically assess the performance of public pathology foundation models and provide insights into best practices for training new foundation models and selecting appropriate pretrained models.
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