病理图像肿瘤组织分类数据集PathologyImageTumorTissueClassificationDataset-poonchamai
数据来源：互联网公开数据
标签：病理学, 肿瘤, 图像识别, 组织学, 计算机视觉, 深度学习, 图像分类, 医学影像
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的病理切片图像，记录了肿瘤组织的不同分类结果，用于训练和评估肿瘤组织分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医学研究机构或医院的病理切片图像。
数据维度：数据集主要包括两种类型的数据：.jpg格式的病理图像，以及CSV文件，CSV文件中包含了图像文件名及其对应的肿瘤组织分类标签（如“Viable”、“Non-Viable-Tumor”、“Non-Tumor”等）。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV文件两种格式提供，CSV文件用于提供图像与分类标签的对应关系，方便数据管理和模型训练。
来源信息：数据来源于医学研究或公开的医学影像数据集，已进行初步的标注和整理，标注结果由病理学家提供。
该数据集适合用于肿瘤组织图像识别、分类等研究，以及医学影像分析、深度学习模型的训练与评估。
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、计算机视觉、人工智能等交叉领域的学术研究，如肿瘤组织自动分类、图像特征提取、病理图像分析等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统、病理图像分析软件的开发，提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医生对病理切片图像的快速分析和诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、计算机科学等相关专业的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解病理图像分析和肿瘤组织分类。
此数据集特别适合用于探索肿瘤组织的图像特征，构建和优化基于图像的肿瘤分类模型，从而辅助医生进行诊断，提高医疗水平。
