SegPath
SegPath数据集包含59,443张H&E染色图像，涵盖多种肿瘤类型，用于肿瘤微环境分析。
基本信息
资源简介
SegPath数据集由东京大学医学部创建，包含59,443张H&E染色图像，涵盖子宫内膜癌、乳腺癌、膀胱癌等多种肿瘤类型，用于肿瘤微环境（TME）分析。数据来源于1955年至2018年东京大学医院手术患者，通过免疫组化重染色技术识别14种TME成分，旨在提升肿瘤微环境的定量理解。
下载信息
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使用方式
数据集说明
SegPath 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/2501.02909v1
- 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 tumor microenvironment (TME) plays a crucial role in cancer progression and treatment response, yet current methods for its comprehensive analysis in H&E-stained tissue slides face significant limitations in the diversity of tissue cell types and accuracy. Here, we present PAGET (Pathological image segmentation via AGgrEgated Teachers), a new knowledge distillation approach that integrates multiple segmentation models while considering the hierarchical nature of cell types in the TME. By leveraging a unique dataset created through immunohistochemical restaining techniques and existing segmentation models, PAGET enables simultaneous identification and classification of 14 key TME components. We demonstrate PAGET's ability to perform rapid, comprehensive TME segmentation across various tissue types and medical institutions, advancing the quantitative analysis of tumor microenvironments. This method represents a significant step forward in enhancing our understanding of cancer biology and supporting precise clinical decision-making from large-scale histopathology images.
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