病理图像ISUP分级数据集PathologyImageISUPGradeDataset-jaideepvalani
数据来源：互联网公开数据
标签：病理学, 图像识别, 组织病理学, ISUP分级, 癌症诊断, 机器学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自病理图像的数据，记录了组织病理学图像的ISUP（国际泌尿病理学会）分级结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但ISUP分级为国际通用标准，数据具有普适性。
数据维度：数据集包括“image_id”（图像唯一标识符）和“isup_grade”（ISUP分级结果，通常为0-5的整数，代表不同的肿瘤严重程度）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为corrected_noise_ra_139_69_df_it2.csv，便于数据分析和处理。数据中还包含多个.pth文件，推测为训练好的模型文件，用于图像分类任务。
来源信息：数据来源未明确，但通常来源于医学研究、公开数据集或学术竞赛等。数据可能经过了预处理和标注，以保证质量。
该数据集适合用于医学图像分析、病理图像分类和诊断、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于病理学、医学影像学、计算机视觉等领域的学术研究，如肿瘤分级、病灶检测、图像特征提取等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、病理图像分析系统开发、远程病理诊断等领域。
决策支持：支持医生进行肿瘤诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、病理学、人工智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用图像分析技术。
此数据集特别适合用于训练和评估基于图像的ISUP分级模型，探索图像特征与肿瘤严重程度之间的关系，从而帮助提升诊断的准确性。
