1aurent/Kather-texture-2016|结直肠癌数据集|图像分类数据集

该数据集代表了人类结直肠癌组织学图像中的纹理集合。它包含5000张150x150像素的组织学图像（74x74微米），每张图像属于八个组织类别之一。所有图像均为RGB格式，每像素0.495微米，使用Aperio ScanScope（Aperio/Leica biosystems）数字化，放大倍数为20x。组织学样本为来自病理档案的福尔马林固定石蜡包埋的人类结直肠腺癌（原发肿瘤）的完全匿名图像。所有实验均获得了伦理委员会的批准，并且所有样本均为匿名处理。

原始信息汇总

结直肠癌组织学纹理数据集

数据集描述

• 许可证: cc-by-4.0
• 大小类别: 1K<n<10K
• 任务类别: 图像分类
• 标签:
  • 生物学
  • 结直肠癌
  • 组织病理学
  • 组织学
  • 数字病理学

配置

• 默认配置:
  • 数据文件:
    • 分割: 训练
    • 路径: data/train-*

数据集信息

• 特征:

  • 名称: 图像
    • 数据类型: 图像
  • 名称: 标签
    • 数据类型:
      • 类别标签:
        • 名称:
          • 0: ADIPOSE
          • 1: COMPLEX
          • 2: DEBRIS
          • 3: EMPTY
          • 4: LYMPHO
          • 5: MUCOSA
          • 6: STROMA
          • 7: TUMOR

• 分割:

  • 名称: 训练
    • 字节数: 329215083
    • 样本数: 5000

• 下载大小: 293441024

• 数据集大小: 329215083

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由5000张150×150像素的结直肠癌组织学图像组成，每张图像均属于八种组织类别之一。图像通过Aperio ScanScope（Aperio/Leica生物系统）以20倍放大倍数数字化，分辨率为0.495微米每像素。所有图像均为RGB格式，来源于德国海德堡大学曼海姆医学中心病理研究所的福尔马林固定石蜡包埋的人类结直肠腺癌（原发性肿瘤）样本。数据集的构建严格遵循伦理审批，确保样本的匿名性和实验的合规性。

特点

该数据集的主要特点在于其高分辨率的组织学图像和明确的分类标签，涵盖了八种不同的组织类别，包括脂肪组织、复杂结构、碎片、空洞、淋巴组织、黏膜、基质和肿瘤。图像的数字化过程确保了高质量的色彩和细节保留，适合用于图像分类和组织学纹理分析。此外，数据集的伦理审批和匿名化处理进一步增强了其科学性和可靠性。

使用方法

该数据集适用于图像分类任务，特别是结直肠癌组织学的纹理分析。用户可以通过加载数据集中的图像和标签进行模型训练和验证。数据集提供了训练集，包含5000个样本，每个样本均附有明确的类别标签。使用时，建议引用相关文献以确保数据的合法使用，并遵循数据集的许可协议（CC BY 4.0）。

背景与挑战

背景概述

1aurent/Kather-texture-2016数据集是由德国海德堡大学曼海姆医学中心病理研究所的Jakob Nikolas Kather博士及其团队于2016年创建的，专注于结直肠癌组织学图像的纹理分析。该数据集包含了5000张150x150像素的结直肠癌组织学图像，每张图像均属于八种组织类别之一。这些图像通过Aperio ScanScope数字化设备以20倍放大倍率采集，像素分辨率为0.495微米。数据集的创建旨在推动结直肠癌的数字病理学研究，特别是通过多类别纹理分析来提高癌症诊断的准确性。该数据集的发布为相关领域的研究提供了宝贵的资源，推动了计算机辅助诊断技术的发展。

当前挑战

1aurent/Kather-texture-2016数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，图像的采集和数字化过程需要高精度的设备和技术，以确保图像质量符合病理学分析的要求。其次，组织学图像的多样性和复杂性使得分类任务变得极具挑战性，尤其是在区分细微的纹理差异时。此外，数据集的匿名化和伦理审查过程也增加了数据处理的复杂性，确保了研究的合规性和伦理性。在应用层面，如何利用这些图像进行有效的机器学习模型训练，以提高结直肠癌的诊断准确性，是当前研究面临的主要挑战之一。

常用场景

经典使用场景

在数字病理学领域，1aurent/Kather-texture-2016数据集被广泛用于结直肠癌组织学图像的纹理分析。该数据集包含5000张150x150像素的组织学图像，涵盖八种不同的组织类别，如脂肪组织、复杂结构、碎片、空洞、淋巴组织、黏膜、基质和肿瘤。这些图像通过高分辨率扫描技术获取，为研究人员提供了丰富的纹理特征，适用于图像分类、特征提取和模式识别等任务。

实际应用

在实际应用中，1aurent/Kather-texture-2016数据集为医疗影像分析系统提供了宝贵的训练数据。这些系统可以应用于医院和病理实验室，帮助病理学家快速、准确地识别和分类结直肠癌组织样本。此外，该数据集还支持开发远程病理诊断工具，使得偏远地区的患者也能获得高质量的医疗服务，推动了数字病理学在临床实践中的广泛应用。

衍生相关工作

基于1aurent/Kather-texture-2016数据集，许多研究工作得以展开，包括但不限于深度学习模型的训练与优化、多类别纹理分析方法的开发以及跨领域应用的探索。例如，有研究利用该数据集训练卷积神经网络（CNN），以提高组织分类的准确性；还有研究将其应用于计算机辅助诊断系统，显著提升了病理学图像分析的自动化水平。这些衍生工作不仅丰富了数字病理学的研究内容，也为相关领域的技术进步提供了重要支持。