广东省卵巢癌病理图像分割与分类训练数据集GuangdongOvarianCancerPathologyImageSegmentationandClassificationTrainingDataset-guandongsheng888
数据来源：互联网公开数据
标签：卵巢癌, 病理图像, 图像分割, 图像分类, 肿瘤诊断, 深度学习, 医学影像, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自广东省的卵巢癌病理图像数据，记录了用于卵巢癌病理图像分割与分类任务的结构化标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于广东省，可能反映了该地区的卵巢癌病理特征。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
sx, ex, sy, ey: 病灶区域的边界框坐标。
image_id: 图像的唯一标识符。
label: 图像对应的病理类型，如HGSC（高级别浆液性癌）和LGSC（低级别浆液性癌）。
ori_width, ori_height: 原始图像的宽度和高度。
crop_id: 图像裁剪的标识符。
file_path: 图像文件路径。
weight: 标注权重。
is_tma: 是否为组织微阵列（TMA）图像。
kfold: 交叉验证的折数。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含标注信息，方便数据处理和模型训练。数据来源于公开的病理图像数据集。
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：适用于医学影像分析、肿瘤病理学研究，以及深度学习模型在医学图像领域的应用。
行业应用：可用于开发辅助诊断系统，帮助病理医生进行卵巢癌的诊断和分级。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医学应用等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入了解相关领域。
此数据集特别适合用于训练和评估卵巢癌病理图像分割和分类模型，从而提高诊断的准确性和效率。
