病理图像肿瘤细胞分类数据集PathologyImageTumorCellClassificationDataset-poonchamai
数据来源：互联网公开数据
标签：病理学，医学影像，肿瘤诊断，图像分类，细胞分析，数据集，机器学习，计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自病理切片的图像数据，记录了肿瘤细胞的分类信息，用于训练和评估图像识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医疗机构或研究机构的病理切片数据。
数据维度：数据集主要包括病理图像（.jpg格式）和对应的标注信息，标注信息包括图像文件名和肿瘤细胞的分类标签（例如“Viable”表示活的肿瘤细胞，“Non-Tumor”表示非肿瘤细胞等）。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV文件形式提供，CSV文件包含图像文件名与对应的分类标签，方便图像与标注信息的关联和使用。
来源信息：数据来源于公开的病理学研究或医学影像数据集，具体来源未明确，但已进行图像采集和初步标注。
该数据集适合用于医学图像分析、肿瘤诊断辅助、细胞图像分类等研究和应用。
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研究，如肿瘤细胞识别、图像分割、肿瘤生长模式分析等。
行业应用：可以为医疗影像分析企业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、病理切片分析、辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医生进行肿瘤诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医学图像分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞图像的特征，训练图像分类模型，实现对肿瘤细胞的自动识别与分类，从而辅助病理医生进行诊断。
