肿瘤显微图像分类训练数据集TumorMicroscopicImageClassificationTrainingDataset-guandongsheng888
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤病理, 图像分类, 细胞学, 组织学, 机器学习, 数据增强, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自广东省888医院的肿瘤显微图像，用于训练图像分类模型，旨在辅助肿瘤诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于广东省888医院，主要针对该地区的患者病例。
数据维度：数据集包含以下关键字段：index（索引）、image_id（图像ID）、label（肿瘤类别标签，数值型）、file_path（图像文件路径）、kfold（交叉验证折数）、label_str（肿瘤类别标签，字符串型）、is_tma（是否为组织微阵列图像，布尔型）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名中包含kfold信息，便于进行交叉验证等模型训练。
来源信息：数据来源于广东省888医院的病理图像，经过预处理和标注，用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤病理诊断、细胞图像分类等领域，并可应用于图像识别、目标检测等任务。
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、肿瘤病理学研究等领域，可用于探索肿瘤细胞的形态学特征与分类，评估不同分类算法的性能。
行业应用：可为医疗影像诊断、病理分析等行业提供数据支持，有助于开发辅助诊断系统，提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医生进行肿瘤诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：可作为医学、计算机视觉等相关专业的教学素材，帮助学生理解图像分类在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于开发和优化肿瘤图像分类模型，提升对不同肿瘤类型的识别能力，并促进医学影像诊断的智能化发展。
