德国弗伦斯堡应用科学大学 发布 AMi-Br, AtNorM-Br, AtNorM-MD 数据集, 应用在 癌症研究、细胞分裂图像 领域

德国弗伦斯堡应用科学大学 本次发布的数据集 AMi-Br, AtNorM-Br, AtNorM-MD, AMi-Br数据集包含3,720个人类乳腺癌细胞分裂图像，AtNorM-MD数据集包含2,107个来自人类和犬类肿瘤的细胞分裂图像，AtNorM-Br数据集包含746个来自乳腺癌患者队列的细胞分裂图像。这些数据集用于评估深度学习模型在识别异常和正常有丝分裂方面的性能。数据集的创建过程涉及多位病理学家的专家投票，以确保分类的准确性。这些数据集的应用领域是癌症研究，旨在解决异常有丝分裂分类的问题，这对于评估肿瘤的恶性和预后具有重要意义。

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