德国亥姆霍兹慕尼黑研究所 发布 MLL23 数据集, 应用在 血液学、疾病分类 领域

德国亥姆霍兹慕尼黑研究所 本次发布的数据集 MLL23, MLL23数据集包含41906个外周血单个细胞图像，由德国亥姆霍兹慕尼黑研究所的研究人员创建，旨在通过CytoSAE稀疏自编码器模型进行形态学概念发现。该数据集包括来自18种不同细胞类型的细胞图像，覆盖了各种成熟阶段和异常，涵盖了髓系和淋巴系谱系。数据集经过专家标注，用于训练CytoSAE模型，以便在血液学图像中发现具有解释性的形态学特征。CytoSAE模型通过将高维表示分解为稀疏、可解释的组件，实现了细胞形态学概念的学习，并在包括外周血涂片和骨髓细胞学在内的不同数据集上验证了其泛化能力。CytoSAE模型的应用领域包括急性髓系白血病（AML）亚型分类，通过生成患者级别的概念激活和疾病级别的概念分布，揭示了AML亚型的形态学特征，为AI驱动的血液学诊断提供了新的解释性水平。

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