细胞核强度正负样本数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞核,医学图像,机器学习,正负样本,像素强度,图像分析
数据概述
本数据集用于支持基于机器学习的细胞核检测任务，包含来自组织学图像的正负样本数据。数据集共有1185个样本，分为两类：
- 负样本（Label = 0）：表示图像中不存在细胞核的区域。
- 正样本（Label = 1）：表示图像中存在细胞核的区域。
每个样本的图像尺寸为20x20像素，总计400个像素点。数据集中的每一行表示一个样本，由401列组成：
- pixel1 到 pixel400：表示图像中每个像素的强度值，范围通常为0到255。
- Label：表示样本的分类标签，值为0或1，分别对应负样本和正样本。
数据集的样本是通过手动挑选得到的，确保了数据的质量和标注的准确性。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 机器学习模型开发：可用于训练和评估细胞核检测模型，特别是在医学图像分析领域，例如癌症细胞检测、组织病理学研究等。
2. 图像分割和分类任务：研究者可以利用该数据集进行图像分割算法的开发，或探索基于像素强度的分类模型。
3. 特征工程和数据预处理：数据集中的像素强度信息为特征工程提供了基础，研究人员可以进一步提取特征，优化模型性能。
4. 教育和科研：数据集可用于教学案例，帮助学生理解和实践机器学习在医学图像分析中的应用。
示例数据
- 样本格式：每一行代表一个样本，包含401个值，前400个值表示像素强度，最后一个值表示标签。
- 示例样本：
pixel1, pixel2, ..., pixel400, Label
120, 130, ..., 150, 1
80, 75, ..., 90, 0
第一行表示一个正样本，其中像素强度值为120, 130, ..., 150，标签为1；第二行表示一个负样本，像素强度值为80, 75, ..., 90，标签为0。
其他信息
- 数据规模：总计1185个样本，正负样本比例可能需要进一步统计。
- 数据来源：数据集通过手动挑选组织学图像得到，确保了标注的准确性和一致性。
通过该数据集，研究人员可以深入探索细胞核检测的算法和方法，推动医学图像分析领域的发展。
