细胞数据链接

最新推荐文章于 2025-04-05 10:11:15 发布
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本文探讨了细胞数据的链接技术，包括其原理、应用及重要性。通过理解这种技术，读者将能更好地掌握如何在生物信息学研究中整合和分析细胞级别的数据。

有需求自取= = ，失效了不负责嗷

kfbreader.zip	59.8MB	http ://tianchi-competition.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/231757/kfbreader.zip
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单细胞数据分析（三）：单细胞聚类分析
专注生信领域
10-29 1451
本文介绍了单细胞聚类分析的基本概念及其在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的应用。单细胞聚类分析通过将具有相似基因表达模式的细胞分组到不同的簇中，帮助识别细胞类型、状态和功能。文章详细展示了使用R语言中的Seurat包进行单细胞数据聚类分析的步骤，包括数据加载、降维、聚类和结果可视化。通过FindNeighbors和FindClusters函数，文章展示了如何基于降维数据进行细胞聚类，并选择合适的分辨率值。
零代码进行单细胞数据全流程分析教程
qq_40073899的博客
05-14 3084
我开发的本地电脑无限使用无限分析作图的生信零代码一键分析电脑软件神器OmicsTools 软件在github上的zihaoxingstudy1/OmicsTools仓库 中，大家可以下载安装OmicsTools进行各种生信分析和可视化作图。
mask rcnn-关于训练自己的细胞数据（nucleus）,数据制作
weixin_42618420的博客
04-29 1538
1.首先用imagej将.roi文件转换为.png 批量转换可以用matlab工具，具体实现代码如下： a = ReadImageJROI(cstrFilenames) #cstrFilenames为.roi文件的压缩包，生成的是结构体，这是将.roi文件读入到matlab中来。 b = ROIs2Regions(a, 800*600) #a为上面的a,800*600是.roi文件前的图片...
「AI深度思考·竞赛」天池宫颈癌诊断比赛数据处理开源
简明AI工作室
10-26 5216
开源1： Windows10读取KFB文件并提取Roi与pos显示保存在图片上 环境 windows10 python3.69 numpy opencv 解压 ： Kfbreader-win10-python36 到项目目录下，并改文件夹名为 Kfbreader_win10_python36 注意代码中 分别代表 kfb 与 对应 json 文件 file1 = “pos_1/”+samp...
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import [cv2, matplotlib, PyTorch, pyinstaller ]
data+scenario+science+insight
08-08 2210
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import [cv2, matplotlib, PyTorch, pyinstaller ]
踩坑合集
Hesy_H的博客
11-13 384
文章目录环境配置 环境配置 ref @ https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12586969.1002.3.76de7611qgNLvv&postId=78043 官方给的资料和读取代码api简直深坑，感觉是不小心打包了两次，所以要在指定目录的里面递归找一次才能找到… 根据reference里面的代码，import ...
记一次傻逼逼的python引入自定义的库函数
sakurasakura1996的博客
10-10 1566
内容 为了参加阿里云天池的一个比赛，官方提供了一个python调用的接口函数，用于读取kfb文件格式的图像，所以就需要将这个库函数引入项目工程中，但是我的一直报错说是DLL Load failed。我也奇了怪了，在同学电脑上重复我自己的操作，他们可以，我的就是不行，后面卸载python，pycharm之后重新安装，还是不行。然后就去百度pyc，pyd，dll这些文件格式之间的区别，具体怎么说还是没...
细胞分割经典模型unet数据集与模型实现pytorch代码
03-09
在细胞分割任务中，数据集通常包含标注的细胞图像。每个图像与其对应的分割掩模一起，用于训练和评估模型。数据预处理可能包括归一化、缩放、裁剪等步骤，以适应模型的输入要求。此外，可以使用数据增强技术，如旋转...
sc-DRS: 连接疾病GWAS与单细胞数据的分析方式
最新发布
zfyyzhys的博客
04-05 1328
GWAS-scRNA-seq数据相结合
BD流式细胞仪脱机数据处理系统的建立.pdf
08-15
原有配置的FACSCalibur数据处理系统基于PowerPC G4苹果电脑，操作系统为Mac OS 9.2.2，与主机通过PCI数据接口卡连接。软件方面，包括FACSComp30（用于仪器设置和质量控制）、CellQuest30（数据采集和分析）、Modifit...
2018天池精准医疗初赛数据集
11-17
2018年阿里云天池精准医疗人工智能辅助糖尿病遗传风险预测
医学数据集(YOLOV5目录格式)：宫颈癌检测（1类别，包含训练集、验证集）
04-22
项目包含：宫颈癌检测（1类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为1000-4000的大分辨率RGB图片，数据集宫颈癌癌症病状检测，边界框标注清晰，图像完整。由于图像的分辨力较大，病灶目标较小，适用于小目标范围内的检测 【数据集介绍】宫颈癌数据，1类别：cancer 【数据总大小压缩后】615MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：816张图片和816个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：216张图片和216个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】1类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行可视化图像！！
kfb转tif和svs文件资源
11-27
kfb文件是使用江丰生物公司的病理切片扫描仪扫描病理切片后直接保存的文件格式，需要通过K-viewer软件查看，且不可标注。通常来说我们都使用ASAP软件对病理切片进行标注，而ASAP只能标注tif和svs格式的文件。本软件无需安装，可将kfb文件转为tif或svs文件。本软件仅供学习，请勿商用
颜色分类leetcode-cervical_cancer_detection:用于宫颈癌检测的深度学习框架，可提高PAP涂片​​检查结果的准确
07-06
颜色分类leetcode 深度宫颈癌：使用深度学习进行宫颈癌分类 概述 SIPakMed 数据集上宫颈癌分类的深度学习框架，可提高 PAP 涂片​​检查评估和癌症预后的准确性 简要总结 作为 ETH 项目的一部分，基于来自 PAP 测试涂片的细胞显微图像开发了用于宫颈癌检测和分类的深度学习框架。 该项目的目的是为医生提供一个有用的工具，以快速检测患者是否已经发展或有发展为宫颈癌的危险。简单地说，它构成了女性患者宫颈癌检测和预后的快速工具。 数据集 该模型将在 Pap 涂片图像中的正常和病理宫颈细胞的基于特征和图像的分类的新数据集上进行训练。 数据集可下载 该数据集由996张巴氏涂片（全片图像）的簇细胞图像组成，有5个宫颈细胞分类类别； a) 角化不良 b) Koilocytotic c) 化生性 d) 副基底层 e) 浅中级。 总体而言，该项目侧重于基于整个幻灯片显微细胞图像（不仅仅是裁剪的细胞图像，而是整个幻灯片）的 5 类分类分类 程序 下载 SIPakMed 数据集 SIPakMed 数据集结构需要类似于下图所示的结构。 使用“implementation_DatasetDivi
coco数据集2
q839039228的博客
11-24 757
天池宫颈癌
SIPAKMED数据集论文翻译
RealCoder的博客
02-02 1847
SIPAKMED：基于特征和图像的子宫颈抹片正常和病理宫颈细胞分类的新数据集 摘要
论文总结——SIPaKMeD宫颈细胞Pap涂片数据集
weixin_46266147的博客
03-12 7215
按照老师的要求，读了这篇论文，小结一番，防忘。 详情参看原论文：SIPAKMED: A new dataset for feature and image based classification of normal and pathological cervical cells in Pap smear images. Marina E. Plissiti, P. Dimitrakopoulos...
SIPaKMeD 数据集下载 bmp和dat格式转png掩膜方案
早安不安的博客
03-01 1074
SIPaKMeD 数据集下载 bmp和dat格式转png掩膜方案 将原始dat文件转换为png掩膜
阿里天池--宫颈癌检测（基于fastRCNN）新手初次尝试
abyss_miracle的博客
11-28 5874
阿里天池–宫颈癌检测 官方说明： 赛题背景 大赛旨在通过提供大规模经过专业医师标注的宫颈癌液基薄层细胞检测数据，选手能够提出并综合运用目标检测、深度学习等方法对宫颈癌细胞学异常鳞状上皮细胞进行定位以及对宫颈癌细胞学图片分类，提高模型检测的速度和精度，辅助医生进行诊断。 赛题数据 本次大赛提供数千份宫颈癌细胞学图片和对应异常鳞状上皮细胞位置标注，数据为kfb格式，需要使用大赛指定SDK读取。每张数...
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