癌症病理图像分类数据集_Cancer_Pathology_Image_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：病理图像, 癌症诊断, 组织学, 图像分类, 深度学习, 医学影像, 数据增强, 肿瘤学
数据概述：
该数据集包含来自多个公开癌症数据集的病理图像，旨在用于癌症诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源多样，涵盖不同地区的癌症病例，但具体来源地信息未明确。
数据维度：数据集包含图像ID（image_id）、病理标签（label）、图像尺寸（image_width, image_height）、是否为组织微阵列（is_tma）、图像路径（img_path）以及指向H5和PyTorch模型文件（h5_files, pt_files）的索引。
数据格式：数据集以CSV文件（df_feat.csv）的形式提供，其中包含了图像的元数据信息，以及对应的H5和PyTorch模型文件，便于进行图像分析和模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于肿瘤病理学、医学影像分析和深度学习交叉领域的学术研究，例如癌症亚型分类、图像特征提取、病理图像分割等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于构建辅助诊断系统、病理图像分析工具，以及提升病理医生诊断效率。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行癌症诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉病理图像分析流程，提升模型构建能力。
此数据集特别适合用于探索不同癌症类型的图像特征，构建和优化图像分类模型，从而提升诊断的准确性和效率。
