卵巢癌病理图像分类数据集_Ovarian_Cancer_Pathology_Image_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：卵巢癌, 病理图像, 肿瘤诊断, 图像分类, 深度学习, 医学影像, 数据集, 组织学
数据概述：
该数据集包含卵巢癌相关的病理图像数据，用于支持卵巢癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常用于静态图像分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的卵巢癌病理图像分析。
数据维度：数据集包括图像ID、肿瘤类型标签（如HGSC、LGSC、EC等）、图像宽度、图像高度以及是否为组织微阵列（TMA）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含图像元数据信息，同时包含.pth和.torch格式的深度学习模型权重或中间结果。
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、深度学习模型在医学图像诊断中的应用等研究。
行业应用：可为病理诊断、肿瘤筛查、辅助诊断系统等提供数据支持，尤其在自动化病理图像分析方面。
决策支持：支持医生进行卵巢癌的诊断和分型，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医学领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解病理图像分析流程。
此数据集特别适合用于开发和评估基于深度学习的卵巢癌病理图像分类模型，探索不同肿瘤类型的图像特征，从而实现辅助诊断和疾病研究的目标。
