图神经网络衍生的人类滑膜组织学SLIC图块特征 01
该数据集提供了从人类滑膜组织学图像中提取的图神经网络（GNN）衍生特征嵌入，数据模态为组织病理学图像的特征向量（64维），每个图块代表SLIC超像素分割后的空间上下文信息，主要应用于滑膜组织病理学分析、特征提取以及滑膜肉瘤等疾病的辅助诊断研究。
基本信息
资源简介
图神经网络衍生的人类滑膜组织学SLIC图块特征 01
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Graph neural network–derived SLIC tile features for human synovial histology 01》。源站首次发布：2026-04-09。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains graph neural network (GNN)–derived feature embeddings for SLIC superpixel tiles generated from human synovial histology images. Each file corresponds to a single case and provides 64-dimensional feature vectors for each tile, representing learned spatial and contextual tissue information. This record corresponds to Part 1 of the GNN-derived feature collection
【数据结构与技术规格】
文件数 59 个，合计 6.46 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.19479762。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/19479762
使用许可：cc-by-nc-4.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19479761
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数据说明
该数据集包含从人类滑膜组织学图像生成的SLIC超像素图块的图神经网络（GNN）衍生特征嵌入。每个文件对应一个病例，提供每个图块的64维特征向量，这些向量代表了学习到的空间和上下文组织信息。该记录对应于GNN衍生特征集合的第1部分。数据集主要用于滑膜组织病理学图像分析，支持滑膜组织特征提取、组织形态学研究和相关疾病（如滑膜肉瘤）的计算机辅助诊断。
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