Zenodo_Broad_Based_AI4Life_MDC25_Nuclei去噪训练完整数据

数据集概述

该数据集是“AI4Life显微镜监督去噪挑战赛2025”的训练集，基于两个子数据集构建：Guillaume Jacquemet的噪声细胞核数据集和Broad生物图像基准集BBBC006v1，为生物图像去噪算法的训练提供数据支持。

文件详解

• 文件名称: Archive.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 包含挑战赛训练所需的数据集文件，具体内容需解压后查看，无公开的字段或文件预览信息。

数据来源

• Guillaume Jacquemet（Zenodo）
• Broad Bioimage Benchmark Collection（BBBC006v1）

适用场景

• 生物医学图像分析: 训练和测试深度学习去噪模型，提升细胞核显微图像质量
• 计算机视觉研究: 开发针对低信噪比生物图像的去噪算法
• 挑战赛模型开发: 参与“AI4Life Microscopy Supervised Denoising Challenge 2025”的算法优化
• 生物图像预处理: 为后续细胞分割、计数等分析任务提供高质量图像输入