CD43细胞膜免疫组化染色验证训练数据

本数据主要应用于免疫组化（IHC）实验中CD43抗体在细胞膜上的染色验证，服务于伴随诊断试剂开发、抗体性能评估、病理AI模型训练等场景。该数据集由不同细胞系来源的IHC染色图像构成，每张图像均配有完整的实验参数（一抗信息、克隆号、稀释度、修复条件等），并按4x/20x/40x三个倍率梯度采集。每张图像对应QuPath软件统计的阳性率，并由病理专业人员根据染色清晰度、阳性率分布及跨平台稳定性综合评定优选标签（首选阳性/备选阳性/弱阳性对照/阴性对照）。通过对该数据集的训练，AI模型能够实现IHC染色结果的自动判读，在实际测试中表现出良好的准确性和一致性，可辅助病理研究人员快速评估抗体性能、标准化判读流程。该数据可广泛应用于伴随诊断试剂研发过程中的抗体性能验证、病理AI辅助诊断模型训练等现有场景，同时在数字化病理科建设、第三方病理检测机构的自动化质控、以及CD43靶向药物伴随诊断试剂盒的标准化评估等预期场景中也具有广阔的应用前景。一、数据采集 本数据集所有图片来源于抗体CD43在细胞膜上的免疫组化（IHC）染色实验。实验使用DF-T1克隆号一抗，以图凌LYNX480工作液进行染色（EDTA修复10+10min），在Leica验证平台上采集图像。每个细胞样本按4x（低倍全景）、20x（中倍视野）、40x（高倍单细胞）三个倍率梯度分别采集显微图像，确保数据覆盖完整。 二、数据标注与加工 每张图片对应的结构化信息由以下方式产生： 实验固定参数（实验时间、一抗名称、克隆号、稀释度、桥接组织/批号）：按实际实验条件录入。 样本可变参数（细胞编号、研发批号）：按实际样本信息录入。 验证平台：按实际使用的平台名称录入。 染色定位与染色强度：由病理专业人员根据阳性细胞比例与染色强度综合判读，按既定分级标准（弱/中等/中等至强/中等偏弱）进行录入。 QuPath阳性率：使用QuPath病理图像分析软件，在对应倍率图像上划定感兴趣区域（ROI），对该区域内阳性细胞占比进行统计。每张图像统计区域不少于5个高倍视野（40x），取各视野阳性率均值作为该样本最终阳性率输出。 优选标签：由病理专业人员根据样本在三种验证平台上的阳性率稳定性、染色清晰度、背景干净程度三项指标综合评定。三项指标均表现优异者为首选阳性，两项指标达标者为备选阳性，一项或零项达标者为阴性对照。弱阳性对照样本指阳性率介于阳性与阴性阈值之间、需在判读中特别关注的临界样本。 三、数据结构化与打包 将上述所有字段汇总为结构化表格，每行对应一张图片，确保图片文件名与图片文件中的实际图片名称一一对应。阳性率0%的阴性对照样本及弱阳性对照样本均作为对照数据保留，为AI模型训练提供完整的对照梯度。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由CD43抗体在细胞膜上的免疫组化（IHC）染色图像构成，包含不同细胞系来源的图像，并按4x、20x、40x三个倍率采集。每张图像均配有实验参数（如克隆号、稀释度、修复条件等）、QuPath软件统计的阳性率以及病理专业人员综合评定的优选标签。该数据主要用于伴随诊断试剂开发中的抗体性能验证、病理AI模型训练及自动化判读，可辅助研究人员评估抗体性能并标准化判读流程。