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腺体是重要的组织学结构，存在于大多数器官系统中，是分泌蛋白质和碳水化合物的主要机制。研究表明，由腺上皮引起的恶性肿瘤 (也称为腺癌) 是最普遍的癌症形式。病理学家通常使用腺体的形态来评估几种腺癌的恶性程度，包括前列腺，乳腺，肺和结肠。
腺体的准确分割通常是获得可靠的形态学统计数据的关键步骤。尽管如此，由于不同组织学等级的腺体形态变化很大，因此这项任务本质上非常具有挑战性。到目前为止，大多数研究都集中在健康或良性样本中的腺体分割上，但很少针对中等或高级别癌症，而且通常，它们针对特定数据集进行了优化。
在此挑战中，鼓励参与者在苏木精和曙红 (H & E) 染色的幻灯片图像上运行腺体分割算法，这些幻灯片由各种组织学等级组成。该数据集与专业病理学家提供的基本事实注释一起提供。要求参与者在提供的训练数据集上开发和优化他们的算法，并在测试数据集上验证他们的算法。