研究人员发布了 PAR 数据集,该数据集包含来自伊拉克埃尔比勒 185 名患者的 1017 张前列腺活检样本全切片图像。该数据集旨在解决组织病理学数据稀缺的问题,特别是中东代表性不足人群的数据稀缺问题,以提高人工智能模型在数字病理学中的泛化能力。图像使用 Leica、Hamamatsu 和 Grundium 扫描仪扫描,并与 Gleason 评分和国际泌尿病理学会分级相关联,可用于分析分级一致性、颜色归一化和跨扫描仪的稳健性。 AI
影响 通过纳入代表性不足人群的数据,增强了病理学人工智能模型的发展。
排序理由 该集群描述了为数字病理学人工智能研究发布新数据集的情况,详细信息刊登在 arXiv 论文中。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- BioImage Archive
- Erbil
- Grundium
- Hamamatsu
- Iraq
- Leica Camera
- Middle East
- Nita Mulliqi
- PAR dataset
- S-BIAD2323
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