重叠宫颈细胞学图像分割挑战赛
基于巴氏涂片显微图像的重叠宫颈细胞分割挑战赛，旨在自动提取细胞质和细胞核边界，提升宫颈癌筛查可靠性。
基本信息
模态
图像
大小
0.28 GB
数据量
71
创建/更新时间
2026-07-12
资源简介
该数据集针对宫颈癌筛查中的巴氏涂片显微图像，聚焦于重叠宫颈细胞的自动检测与分割任务。数据模态为显微图像，目标是从重叠细胞中提取单个细胞质和细胞核的边界，以克服自动分析的主要障碍，提高筛查的灵敏度和特异性。
下载信息
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需登录公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Overlapping_Cervical_Cytology_etc
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 0.28 GB。
数据说明
该数据集针对宫颈癌筛查中的巴氏涂片显微图像，聚焦于重叠宫颈细胞的自动检测与分割任务。数据模态为显微图像，目标是从重叠细胞中提取单个细胞质和细胞核的边界，以克服自动分析的主要障碍，提高筛查的灵敏度和特异性。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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