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包含12,500张血细胞图像，涵盖四种不同的细胞类型，作为数据集。

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简介：
该数据集包含了12,500张血细胞增强图像，这些图像采用JPEG格式，并伴随着相应的细胞类型标签，以CSV文件形式提供。每种细胞类型大约有3,000张图像，这些图像被组织并存储在四个不同的文件夹中，这些文件夹按照细胞类型的不同进行划分。鉴于血液疾病的诊断通常需要对患者血液样本进行识别和详细表征，因此，自动化检测和分类血细胞亚型的技术在医学领域具有极其重要的应用价值。该数据集的名称为Blood Cell Images_datasets.txt 和 Blood Cell Images_datasets.zip。

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  • 血细胞图像数据集：包含12,500张图片（涵盖4种不同类型的细胞）
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    本数据集收录了12,500张高质量的血细胞图像，详细涵盖了四种不同类型细胞。它为研究人员提供了宝贵的资源以进行细胞分类和识别的研究。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG）以及相应的细胞类型标签（CSV）。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像，并且这些图像根据不同的细胞类型被分配到四个文件夹中。基于血液疾病的诊断通常需要识别和表征患者的血液样本，因此自动化检测和分类血细胞亚型的方法在医学应用上具有重要意义。
     
  • 增强血细胞图像数据集，包含细胞类型标签(CSV)
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    本数据集提供了一系列经过标记的血细胞图像，涵盖多种细胞类型，并附带详细的CSV文件说明每个样本的具体信息。适用于医学研究和自动化诊断系统开发。 该数据集包含12,500张带有细胞类型标签的增强血细胞图像（JPEG格式），并且每一张图片的相关信息都记录在CSV文件中。这4种不同类型的细胞——嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞，各自拥有大约3,000张图像，并且这些图像是根据不同的细胞类型被分组到四个独立的文件夹中的。
     
  • Complete Blood Cell Count Dataset: 全血细胞计数(CBC)数据集，包含总计360张红细胞(RBC)图像...
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    本数据集提供了360张红细胞（RBC）图像，旨在支持全血细胞计数（CBC）分析，涵盖多项血液指标，适用于医学研究与自动化血液检测系统的开发。 全血细胞计数（CBC）数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像被分为训练、测试和验证三个部分。其中，训练文件夹中有300张带有注释的图片；而测试和验证两个文件夹中各有60张带注释的图片。我们对这个数据集进行了一些修改以清除错误信息：一些图像的红细胞（RBC）数量在注释里被低估了，并且有一个注释文件完全没有提及任何可见于其对应涂片中的红细胞。 基于这些修正，我们将360个涂片图像分为三部分。首先选取300张带有正确注释的血细胞图作为训练集；其余带注释图片则各分配给测试和验证两个集合中（每个集合包含60张）。由于可用数据量有限，我们从最初的训练集中抽取一部分来创建一个含有60个图像的验证子集。 经过这样的准备工作后，这个CBC数据集现在可以被用于进一步的研究或应用。
     
  • 血细胞涂片图像数据集MISP.rar
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    MISP.rar包含一个全面的血细胞涂片图像数据库，适用于医学研究与教育。该数据集旨在促进白血病等血液疾病诊断技术的发展和优化。 MISP.rar 文件包含148张清晰的血细胞涂片图像。这些图片中有少量白细胞和大量红细胞，适合用于进行白细胞分类和红细胞计数实验。然而，文件中的白细胞尚未分类，而红细胞重叠度较低且边缘清晰，便于手动计数。
     
  • 红白细胞混合的血液细胞数据集
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    本数据集包含红白细胞混合样本的详细信息，旨在支持医学研究与自动分类算法开发，促进血细胞分析技术的进步。 血液细胞数据集（红+白细胞）包含有关红细胞和白细胞的详细信息。此数据集可用于研究、分析及机器学习模型开发等多种用途。
     
  • 含mask的血细胞分割数据集共2656张
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    本数据集包含2656张带遮罩标记的血细胞图像，旨在促进机器学习模型在精准识别与分割复杂重叠或密集排列血细胞上的研究与发展。 在医学图像处理领域，血细胞分割技术至关重要，直接影响血液疾病的检测与诊断。随着深度学习的快速发展，自动化且精确的血细胞分割算法越来越受到研究者的重视。为了支持这一领域的研究，“带mask的血细胞分割数据集2656张”应运而生，该数据集不仅包含丰富的原始血细胞图像，还提供相应的掩膜图像，使研究人员能够更准确地进行训练和测试。 此数据集中共有2656张图像：1328张为原始血细胞图像，另外的1328张是对应的掩膜图像。这些二值化的掩膜图能精确标识出血细胞边界，在深度学习中的卷积神经网络模型训练中尤为关键。通过这种形式的数据集，机器可以学会识别不同形状和结构特征，并在进行分割时有效地区分血细胞与背景。 为了更好地评估和训练模型，数据被分为两部分：1169张图像用于训练阶段，让算法学习各种形态的血细胞并区分它们；而剩余的159张则作为测试集，在未见过的数据上验证模型性能。这种划分方式确保了模型能够有效泛化到实际应用中。 在使用该数据集时，首先需要进行预处理步骤如调整尺寸和归一化等以适应算法需求。接下来选择适当的分割技术：传统方法包括阈值、边缘检测及区域生长；而深度学习则有U-Net、Faster R-CNN与Mask R-CNN等多种方案可供选用。 训练模型时，定义合适的损失函数（如交叉熵）来衡量预测结果和真实标签之间的差距，并使用优化器调整参数以最小化该差值。为避免过拟合问题，还需采用数据增强技术增加图像的多样性和复杂性。 完成训练后，在测试集上评估模型性能是必要的步骤。常用的评价指标包括IoU（交并比）、精度、召回率和F1分数等，它们能全面反映分割效果的好坏。理想的模型应具有高IoU值以表明良好的重合度，并且在识别准确性和完整性方面表现优异。 该带mask的血细胞分割数据集为研究者提供了宝贵的资源支持自动化检测算法的研发工作。通过在这个数据集上进行训练和评估，未来有望开发出高效、精确的系统用于临床血液检查、疾病诊断及治疗监测等领域。特别是在医疗资源紧张且远程医疗服务需求增加的情况下，这样的自动系统不仅减轻了医务人员的工作压力，还提高了服务效率与便捷性。随着更多先进技术的应用，我们可以期待血细胞检测技术在未来医学领域发挥更大作用。
     
  • 血液细胞图片数据集.zip
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    本数据集包含大量高质量的血液细胞图像，涵盖多种类型如红细胞、白细胞等，适用于医学研究和自动识别系统开发。 数据集介绍： 基于血液的疾病诊断通常涉及识别患者的血液样本。检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。 数据集内容： 本数据集包含12,500个血细胞增强图像，并带有相应的细胞类型标签。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像，这些图像是根据细胞类型划分到四个不同的文件夹中的。这四种细胞类型分别是嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和嗜中性粒细胞。 该数据集还包括一个附加的数据集，包含原始的410张未增强前的血细胞图像以及两个其他子类型的标签（WBC与WBC），并且每个单元都有边界框信息。具体来说，“dataset-master”文件夹包含了这410个带有子类型标签和边界框标记的血细胞图像，而“dataset2-master”文件夹则包含2,500张增强后的图像及四个其他子类型的标签。 此外，在“dataset-master”中每个类别的数量分别是88、33、21和207张图像。相比之下，“dataset2-master”中的数据集为每种细胞类型提供了大约3,000个增强的图像样本，这使得该数据集在研究血细胞分类方面具有更高的价值。
     
  • 白细胞五分类及红细胞数据集
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    本数据集包含大量白细胞五分类（包括中性粒细胞、淋巴细胞等）和红细胞检测结果，适用于医学研究与自动化血液分析。 血细胞数据集包括白细胞五分类和红细胞（RBC），每个类别包含2400张图片。
     
  • 红细胞、白细胞和血小板的目标检测数据集
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    本数据集包含了丰富的红细胞、白细胞及血小板图像样本，旨在支持医学界对血液成分进行精准目标检测与分析研究。 目标检测数据集包括红细胞、白细胞和血小板的图像及标注文件，共有874张图片和对应的874个XML文件。
     
  • BCD数据集以YOLO格式呈现，涵盖白细胞(WBC)、红细胞(RBC)及血小板(Platelets)，总计三个分类，含364项数据。
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    该数据集包含364个样本，涵盖了血液中的三大基本成分——白细胞、红细胞和血小板，并采用YOLO格式进行标注，适用于目标检测任务。 BCD数据集是一个用于血细胞检测的数据集合，包含白细胞（WBC）、红细胞（RBC）和血小板（Platelets），共有3个类别。该数据集中有总计364张图像，其中255张作为训练数据，73张为验证数据，剩余的36张用于测试。 这个数据集主要用于支持血细胞检测领域的研究与开发工作，在包括但不限于血细胞分类、计数以及异常细胞识别等方面的应用中发挥重要作用。通过使用BCD数据集，研究人员能够构建出更精确且高效的算法和系统来执行血细胞分析任务，从而提高相关技术的准确性和可靠性，并为临床诊断及治疗提供更为可靠的参考依据。