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红细胞全面标注数据集（含367张显微镜图像）

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简介：
本数据集包含367张高质量红细胞显微镜图像，每一张都进行了细致的人工标注，为机器学习和计算机视觉研究提供了宝贵的资源。 红细胞完整标注，包含367个显微镜图像。

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  • 红细胞全面标注数据集（含367张显微镜图像）
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    本数据集包含367张高质量红细胞显微镜图像，每一张都进行了细致的人工标注，为机器学习和计算机视觉研究提供了宝贵的资源。 红细胞完整标注，包含367个显微镜图像。
     
  • 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。
     
  • 细胞核图像分割数据集（含600张图片，提供JSON及COCO格式标注）
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    本数据集包含600张高质量细胞核图像及其精细标注，支持JSON与COCO格式。旨在促进生物医学领域中自动化细胞分析技术的发展和应用。 其中包括一个包含600张以上细胞核图像的分割数据集，为医疗图像人工智能等领域从业者提供支持，并附有json格式和coco格式的标注文件。
     
  • 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。
     
  • 红细胞检测的目标数据集
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    红细胞检测的目标数据集旨在提供一系列标注清晰的红细胞图像，用于开发和评估自动化血液分析系统中的识别与计数算法。该数据集支持医学研究者及工程师优化诊断流程、提高疾病筛查效率，并确保患者获得准确及时的治疗建议。 红细胞检测数据集包含343张图片及其对应的标签文件共343个xml格式的文件。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 结核病唾液样本图像数据集（含1265张显微镜照片）
    优质
    本数据集包含1265张显微镜下拍摄的结核病患者唾液样本图片，旨在为研究和诊断提供高质量、标准化的数据支持。 结核病唾液样本（1265张图片，显微镜下拍摄）
     
  • 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。
     
  • Python-Cytokit：用于显微镜图像中细胞计数的工具包
    优质
    Python-Cytokit是一款专为生物医学研究设计的开源软件工具包，利用先进的图像处理和机器学习技术实现对显微镜下细胞图像的高效分析与自动计数。 **Python-Cytokit显微镜图像细胞计数工具包** Cytokit是针对生物医学研究领域的一个强大工具，主要用于显微镜图像分析，尤其是细胞计数。它利用Python编程语言的强大功能，结合计算机视觉技术，为科研人员提供了一种高效、准确的方法来处理和解析复杂的细胞图像数据。 在Python开发环境中，Cytokit作为一个库，集成了多种图像处理算法，旨在简化细胞图像的预处理、特征提取、分割和计数等任务。这使得研究人员能够快速地对大量实验数据进行自动化分析，从而节省时间，提高研究效率。 计算机视觉是Cytokit的核心技术之一，它利用图像处理和机器学习的方法来理解并解析图像内容。在细胞图像分析中，计算机视觉主要涉及以下几个方面： 1. **图像预处理**：包括去噪（如使用高斯滤波）、增强对比度、直方图均衡化等步骤，目的是优化图像质量，便于后续分析。 2. **细胞检测**：通过边缘检测（如Canny算法）、阈值分割或基于颜色和形状的分割方法，识别出图像中的细胞区域。 3. **特征提取**：提取细胞的形状、大小、纹理等特征，这些特征可用于区分不同类型的细胞或评估其状态。 4. **机器学习分类**：利用训练好的分类模型（如支持向量机、随机森林或深度学习网络），对细胞进行分类，如区分活细胞与死细胞，或者识别特定类型的细胞。 5. **细胞计数**：通过统计图像中被标记为细胞的像素数量或对象数量，得出细胞总数。 6. **结果可视化**：Cytokit还提供可视化功能，可以展示分析过程和结果，帮助用户理解和验证分析的准确性。 `hammerlab-cytokit-3ad2b3e`这个压缩包包含了Cytokit项目的源代码、文档、示例数据和可能的测试用例。使用者可以通过解压这个文件，并参考提供的文档和示例来学习如何安装、配置和使用Cytokit。 由于其开源特性，Cytokit能够持续改进和扩展，社区成员可以贡献新的算法或模块以应对更复杂的细胞图像分析挑战。此外，Cytokit的兼容性使其能够与其他Python科学计算库（如NumPy、Pandas和Matplotlib）无缝集成，进一步提升数据分析能力。 对于生物医学研究者来说，Python-Cytokit是一个强大的工具，能极大地提高细胞图像分析的效率和准确性，并推动科研工作的进展。通过对显微镜图像的智能化处理，Cytokit有助于揭示细胞行为的细微差异，为疾病诊断、药物筛选和生物学研究提供了有力的支持。
     
  • 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。