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English(EN) A Multi Center Breast FNAC Whole-Slide Cytology Dataset for AI-Assisted Patch-Wise Classification Using C1 to C5 Reporting Categories

新AI数据集发布用于乳腺癌细胞学分析 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员发布了一个全面的AI辅助乳腺癌细胞学分析数据集，包含来自印度多家医疗中心的321名患者的470张全切片图像。该数据集包括超过7000张带有C1至C5报告标签的标注图像块，使用巴氏染色或MayGrunwald Giemsa方法染色。这个庞大的数据集，总计约950 GB，已通过Zenodo发布，并附带相关元数据和代码供查阅和再利用。 AI

影响 提供了一个大规模、多中心的数据集，以推进乳腺细胞学中的AI辅助诊断。

排序理由 该集群描述了一个用于AI研究的新数据集的发布，该数据集在arXiv论文中有详细介绍。

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报道来源 [2]

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    We present a multi center breast fine needle aspiration cytology (FNAC) dataset designed for patch wise classification using C1 to C5 reporting labels. The prospective dataset includes 321 patients and 470 whole-slide images (WSIs) collected from participating tertiary medical ce…

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