前列腺癌病理图像增强数据集-PANDA挑战赛图像-Radboud和Karolinska机构-图像增强-amyjang
数据来源：互联网公开数据
标签：前列腺癌,病理图像,显微镜扫描,图像增强,PANDA挑战赛,神经风格迁移,数据增强,医学影像,Radboud,Karolinska
数据概述：
本数据集源自PANDA（Prostate Cancer ANalysis and DIagnosis，前列腺癌分析与诊断）挑战赛，该挑战赛旨在对前列腺癌的严重程度进行分类。数据集包含来自Radboud和Karolinska两所不同机构的显微镜扫描图像。该数据集主要用于探索如何使用数据增强技术，特别是神经风格迁移，来辅助图像分类，并平衡不同方式处理的图像之间的差异。
数据集包含两个主要组成部分：
all_images目录：该目录包含了来自panda_tiles数据集的图像瓦片，但进行了聚合处理。与原始数据集中一个扫描对应12张不同的图像不同，这里的瓦片被合并成单张图像。radboud_aug目录：该目录包含部分Radboud机构的图像，这些图像经过了神经风格迁移的增强处理。用于创建Radboud增强图像的notebook可在此处访问。
此外，数据集中还包含了train.csv文件，该文件与PANDA挑战赛提供的原始CSV文件相同，但经过了裁剪，仅包含存在图像瓦片的数据。
数据用途概述：
该数据集适用于医学影像分析、图像分类、数据增强技术研究等多个领域。研究人员可以使用该数据评估神经风格迁移在提高前列腺癌病理图像分类准确性方面的效果，探索不同机构图像处理方式对分类结果的影响，以及研究数据增强技术在平衡数据集内部差异方面的作用。此外，该数据集也适合用于机器学习模型的训练和验证，特别是在处理医学影像数据时。
