BACH乳腺组织显微图像数据集

该数据集包含500张苏木精和伊红染色的乳腺组织显微图像,属于图像模态数据,每张图像均经过医学专家标注为正常、良性、原位癌或浸润性癌四种类别,主要用于乳腺癌的计算机辅助诊断、组织病理图像分类算法开发以及深度学习模型在医学影像分析领域的训练与评估。

1aurent
Hugging Face
2024-05-25 更新
乳腺癌图像分类
更新时间2024-05-25
原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/1aurent/BACH

访问原始数据
官方服务

如需原始数据获取支持或标注服务,请联系我们。

帮我联系

资源简介

BACH数据集是一个专门用于乳腺癌组织病理学分析的公开数据集,由苏木精和伊红(H&E)染色的乳腺组织显微图像组成。该数据集包含500张RGB彩色显微图像,尺寸为2048×1536像素,像素分辨率为0.42µm×0.42µm,每张图像大小约为10-20MB。所有图像均由两位医学专家进行独立标注,按照图像中主要癌症类型分为四类:正常组织、良性病变、原位癌和浸润性癌,标注不一致的图像已被排除。数据集按400个训练样本和100个测试样本划分,主要用于乳腺癌的计算机辅助诊断、组织病理图像分类和深度学习模型训练等研究。

提供机构:1aurent

精度瓶颈?数据缺失?

当前公开数据无法满足您的算法精度?千方提供针对 小叶原位癌(LCIS) 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。

获取专属数据定制方案
影像BACH Breast Cancer Histology Images