白细胞图像自监督学习分割数据集

数据集概述

该数据集包含两组白细胞图像及对应分割结果，用于测试自监督学习分割方法的鲁棒性。数据集1和数据集2在图像颜色、细胞形态、背景等方面存在显著差异，均提供专家标注的真值分割和模型输出的分割结果。

文件详解

• 文件名称: Dataset 1.rar：压缩文件格式，包含三百张120×120像素、24位色深的白细胞图像，背景呈黄色，图像由特定显微镜设备拍摄并经新血液学试剂染色处理。
• 文件名称: Dataset 2.rar：压缩文件格式，包含一百张300×300像素的彩色白细胞图像，细胞呈紫色，背景含较多红细胞。
• 文件名称: Result 1.rar：压缩文件格式，包含数据集1的模型分割结果，白细胞区域标记为白色，其余为黑色。
• 文件名称: Result 2.rar：压缩文件格式，包含数据集2的模型分割结果，白细胞区域标记为白色，其余为黑色。

数据来源

• 数据集1：中国江西特康科技有限公司
• 数据集2：CellaVision博客（http://blog.cellavision.com）

适用场景

• 医学图像处理研究：用于开发和验证白细胞图像的自动化分割算法。
• 机器学习模型训练：为自监督学习等图像分割模型提供标注数据支持。
• 医疗诊断辅助：分析不同成像条件下白细胞分割方法的鲁棒性，助力临床应用。
• 生物医学工程：研究血液涂片染色技术、显微镜成像参数对细胞图像分割效果的影响。