BACH乳腺癌组织学图像数据集
BACH是乳腺癌组织学图像挑战数据集，包含正常、良性、原位癌和浸润癌类别，可用于DCIS相关分类研究。由ICIAR / University of Porto提供，来自Zenodo，包含400条数据记录，许可证为CC BY-NC-ND 4.0，专注于肿瘤领域的导管原位癌（DCIS）研究。
基本信息
资源简介
BACH乳腺癌组织学图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《BACH Dataset : Grand Challenge on Breast Cancer Histology images》。源站首次发布：2019-05-31。
【数据内容】
源站原始描述：i3S Annotated Datasets on Digital Pathology WELCOME In an effort to contribute and push forward the field of Digital Pathology, Ipatimup and INEB , two major research institutions in Portugal, have joined forces in the construction of histology datasets to support grand Challenges on automatic classification of tissue malignancy. The researchers/pathologists responsible for the datasets are: António Polónia (MD), Ipatimup/i3S Catarina Eloy (MD, PhD), Ipatimup/i3S Paulo Aguiar (PhD)…
文件 LICENSE.txt 为文本内容，开头为：THIS DATASET IS PUBLICALLY AVAILABLE UNDER A CREATIVE COMMONS CC BY-NC-ND LICENSE (ATTRIBUTION-NONCOMMERCIAL-NODERIVS) ESSENCIALLY, YOU ARE GRANTED ACCESS TO …
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 13.38 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.3632035。
【主题与分类】
主题标签：Breast cancer、Histology、Digital pathology、Challenge、Machine learning、Deep learning。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/3632035
使用许可：cc-by-nc-nd-4.0。
规范引用：Medical Image Analysis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2020-01-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
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