病理图像细胞特征分析数据集PathologyImageCellFeatureAnalysisDataset-pierredelaugre
数据来源：互联网公开数据
标签：病理学, 图像分析, 细胞特征, 组织学, 机器学习, 图像处理, 染色, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自病理图像的数据，记录了细胞的图像特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用的病理图像分析。
数据维度：数据集包括细胞的图像特征，例如：
Image：图像名称。
Class：细胞分类。
Parent：细胞的父级。
ROI：感兴趣区域。
Centroid X µm, Centroid Y µm：细胞质心的坐标。
Hematoxylin: Mean, Stddev, Min, Max, Median：苏木精染色的均值、标准差、最小值、最大值和中值。
Eosin: Mean, Stddev, Min, Max, Median：伊红染色的均值、标准差、最小值、最大值和中值。
Area µm^2：细胞面积。
Length µm：细胞长度。
Circularity：细胞圆形度。
Solidity：细胞致密度。
Max diameter µm, Min diameter µm：细胞的最大和最小直径。
cytoID：细胞ID。
Hue: Mean, Saturation: Mean, Saturation: Stddev：色调、饱和度均值和标准差。
数据格式：CSV格式，文件名为qupath_datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的病理图像分析项目，已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于病理图像分析、细胞分类和组织学研究，以及机器学习模型的训练和验证。
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、组织学和图像分析领域的学术研究，如细胞分类、肿瘤检测、组织结构分析等。
行业应用：可以为医疗影像分析、病理诊断辅助系统提供数据支持，尤其在细胞图像分析和疾病诊断方面。
决策支持：支持病理医生进行诊断，辅助临床决策，并提升诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为病理学、医学影像分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解细胞图像特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索细胞形态特征与病理状态之间的关系，帮助用户实现细胞图像的自动分析、分类和病理诊断。
