Advertisement

医学影像与血液细胞数据集-image.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含丰富的医学影像及血液细胞图像资源，旨在促进疾病诊断模型的研究与发展，适用于科研人员和医疗专家。 该资料包含81张血液细胞的图片，每一张都包含了若干白细胞和红细胞。由于白细胞边缘清晰，这些图片非常适合用于进行白细胞的分割和分类实验。然而，红细胞之间重叠度较高，这可能增加处理难度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 医学影像与血液细胞数据集-image.zip
    优质
    本数据集包含丰富的医学影像及血液细胞图像资源，旨在促进疾病诊断模型的研究与发展，适用于科研人员和医疗专家。 该资料包含81张血液细胞的图片，每一张都包含了若干白细胞和红细胞。由于白细胞边缘清晰，这些图片非常适合用于进行白细胞的分割和分类实验。然而，红细胞之间重叠度较高，这可能增加处理难度。
     
  • 红白细胞混合的血液细胞数据集
    优质
    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。
     
  • 血液细胞图片数据集.zip
    优质
    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。
     
  • 血细胞涂片图像数据集MISP.rar
    优质
    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。
     
  • 外周血液中红细胞、白细胞和血小板的目标检测数据集
    优质
    本数据集包含外周血液中红细胞、白细胞及血小板的详细目标检测信息，适用于医学研究与自动化医疗分析。 随着医疗技术的快速发展，计算机视觉在医学领域的应用越来越广泛，特别是在显微镜下血液细胞的检测和分析方面。为了支持医学图像处理和目标检测算法的发展，“外周血液细胞目标检测数据集（红细胞、白细胞和血小板）”应运而生。该数据集包含728张图片，并以VOC格式进行了详细标注，为医学图像分析提供了宝贵的数据支撑。 在数据集中，每一张图片都是通过显微镜拍摄的血液样本图像，这些图像中的细胞目标包括红细胞、白细胞和血小板三种类型。每一种细胞在血液中承担着不同的生理功能：红细胞负责运输氧气和二氧化碳；白细胞参与免疫反应；而血小板则参与血液凝固过程。通过对这些细胞的准确识别和定位，医学研究者可以对血液疾病的诊断与治疗提供更加精确的支持。 数据集的标注信息使用了PASCAL VOC（Visual Object Classes）格式，这种格式广泛应用于目标检测和图像识别领域。每一张图片都配有一份对应的.xml格式的标注文件，这些文件详细描述了图像中各个细胞的边界框坐标及每个目标的类别标签。这样的详细信息使得机器学习算法能够清晰地区分不同类型的细胞，并在训练过程中精确地学习细胞的形状、大小和分布特征。 这个数据集不仅仅是一个简单的图片集合，它还是一个经过专业标注的医学图像资源库。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，用于训练和验证包括YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN、Mask R-CNN等在内的先进目标检测模型。这些模型能在自动化血液细胞检测中起到重要作用，它们通过识别和分类细胞来极大地提高分析速度，并降低手工分析可能带来的误差。 在实际应用中，血液细胞的自动识别系统可以用于多种场景，比如自动化血常规检查、血液疾病的早期筛查以及前期筛选等。这对于临床诊断来说具有极大的帮助。例如，在急性感染或血液疾病的诊断过程中，准确快速地识别白细胞的数量和形态变化对于评估病情和制定治疗方案至关重要；而血小板的数量和形状分析在诊断如血小板减少症等疾病中也非常重要；此外，红细胞的形态分析可以揭示贫血等多种疾病的线索。 利用这个数据集，研究人员可以开发出更为精确的血液细胞分析模型，并且通过机器学习技术不断优化这些模型。这将有助于提高医疗检测的准确性和效率。随着数据集的不断完善和机器学习技术的进步，未来的血液细胞检测将会变得更加智能化，为临床诊断提供更加可靠的技术支持。 总结而言，这一数据集的发布对于推动医学图像分析技术的发展具有重要意义。它不仅为研究人员提供了宝贵的研究资源，也为医疗行业带来了技术革新的可能性。随着技术和数据集的不断进步和丰富，未来血液细胞分析将变得更加快捷准确，并为临床诊断提供强有力的支持。
     
  • 增强血细胞图像数据集，包含细胞类型标签(CSV)
    优质
    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。
     
  • Kaggle医学细胞学数据集（仅供自用）
    优质
    该数据集来自Kaggle平台，包含大量医学细胞图像，适用于进行细胞分类、病理检测等研究，仅限个人科研使用。 该数据集包含大量分割后的细胞核图像。这些图像在多种条件下获取，并且在细胞类型、放大倍数以及成像模式（明场与荧光）方面有所不同。此数据集旨在测试算法在处理这种变化时的泛化能力。 1. images文件夹中存放的是图像文件。 2. masks文件夹包含每个核的分割掩模。
     
  • 红细胞、白细胞和血小板的目标检测数据集
    优质
    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。
     
  • 血管医学影像检测数据文件.dcm
    优质
    《血管医学影像检测数据文件.dcm》包含了用于诊断和治疗规划的各种血管成像结果，采用DICOM标准格式存储，便于医疗信息系统的集成与管理。 多帧DICOM医疗图像可以用于进行一些简单的医学影像实验测试。