细胞分割数据库-调研

最新推荐文章于 2025-08-03 22:33:43 发布
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文章标签： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/longxiawei/article/details/130312947
本文调研了多个细胞分割数据集，包括Medical_Images_for_Nucleus_Segmentation，涵盖多种器官的H&E染色图像；结直肠腺癌图像，用于核检测与分类；骨肉瘤U2OS细胞的荧光图像；三阴性乳腺癌(TNBC)数据集，用于语义分割；以及乳腺癌细胞分割数据集，皆带有标签，适合用于深度学习和计算病理学研究。

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开发AI Agent的多语言情感分析比较系统
AI天才研究院
03-27 660
本项目的目的是开发一个AI Agent驱动的多语言情感分析比较系统。该系统旨在对多种语言的文本进行情感分析，并对不同分析方法或模型的结果进行比较。其范围涵盖了多种主流语言，如英语、中文、法语、德语等，同时支持多种常见的情感分析算法和模型，包括基于机器学习和深度学习的方法。通过该系统，用户可以直观地了解不同语言文本的情感倾向，以及不同分析方法在不同语言上的性能表现。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，包括多语言情感分析和AI Agent的基本原理和架构；
Breast Cancer Cell Segmentation 乳腺癌细胞分割-数据集
03-12
在该数据集中，有58个H＆E染色的组织病理学图像用于乳腺癌细胞检测，并提供了相关的地面真实数据。 Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.txt Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.zip
【亲测免费】 细胞分割数据集介绍
gitblog_06795的博客
05-05 314
细胞分割数据集介绍 【下载地址】细胞分割数据集介绍 探索医学图像分割的理想起点！本细胞分割数据集专为初学者和研究者设计，包含精心标记的测试集和验证集，适合小样本学习场景。数据集聚焦细胞图像，为人工智能CV领域的学习者提供了高质量的模拟实验资源。使用前请确保遵循医学图像处理和隐私保护规范，并正确引用数据来源。无论您是初涉医...
【亲测免费】 细胞分割数据集：医学图像分割领域的宝藏资源
gitblog_06763的博客
05-09 914
细胞分割数据集：医学图像分割领域的宝藏资源 【下载地址】细胞分割数据集介绍 探索医学图像分割的理想起点！本细胞分割数据集专为初学者和研究者设计，包含精心标记的测试集和验证集，适合小样本学习场景。数据集聚焦细胞图像，为人工智能CV领域的学习者提供了高质量的模拟实验资源。使用前请确保遵循医学图像处理和隐私保护规范，并正确引用...
细胞核图像分割数据集(600张，json格式和coco格式标注)
06-26
其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)
【免费下载】 细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码
gitblog_09721的博客
10-21 1128
细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码 【下载地址】细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码 本仓库提供了细胞分割经典模型U-Net的数据集与模型实现的PyTorch代码。U-Net是一种广泛应用于医学图像分割的卷积神经网络模型，尤其在细胞分割任务中表现出色。本资源旨在帮助研究人...
第35期 细胞实例分割数据集
weixin_30717635的博客
08-14 267
一、重要性及意义 细胞实例分割是单细胞空间研究的基石，有助于我们更深入地理解健康和疾病状态下的细胞相互作用 通过细胞实例分割，研究人员能够探索正常和病理条件下的细胞如何相互影响，进而增强对基本生物过程的理解。这种理解有助于我们揭示疾病的发病机理，为疾病的预防和治疗提供新的思路。 细胞实例分割在生物学特征分析方面发挥着关键作...
流程升级---解剖细胞邻域（CN）组织的iTME（高精度空间平台、Stereo-seq、HD）
weixin_53637133的博客
11-13 378
流程升级---解剖细胞邻域（CN）组织的iTME（高精度空间平台、Stereo-seq、HD）
【Seurat单细胞分析全攻略】：掌握12个关键技巧，从入门到精通
在生物信息学的研究中，单细胞分析已经成为解析细胞异质性和理解组织复杂性的关键技术之一。Seurat是目前最流行的单细胞RNA测序数据分析工具之一，它提供了一套完整的数据分析流程和丰富的可视化方法。本章将带领...
人机共创的未来：10个AI原生应用案例深度剖析
最新发布
AI算力网络与通信的博客
08-03 635
当我们谈论AI时，很多人仍停留在“AI辅助人类完成任务”的认知里：比如用AI写个文案草稿，用AI修张图，用AI生成段代码。但事实上，创造出传统模式无法实现的新价值。什么是“AI原生”？今天，我们通过10个的AI原生应用案例，深度剖析“人机共创”的底层逻辑，看看未来的AI如何与人类一起“创造”，而不是“替代”。
R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
大数据部落
01-08 1407
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24956 原文出处：拓端数据部落公众号 绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制 rpart() 树。 我们可以大概浏览下如何实现，并且进一步研究。 # 绘制分类树图 library(rpart) # 流行的决策树算法 library(party) # 替代决策树算法 library(partykit) # 将rpart对象转换为二.
带mask的血细胞分割数据集2656 张
07-11
总共有 2656 张图像可用。1328 个原始血细胞图像以及 1328 个相应的掩膜图像。其中训练集和测试集分别分为 1169 张图像和 159 张图像。
ISBI2012细胞膜分割数据集
06-06
ISBI2012细胞膜分割数据集
乳腺癌细胞和正常细胞分类识别数据集13403张.zip
05-22
乳腺癌细胞和正常细胞分类识别数据集13403张.zip 乳腺癌细胞和正常细胞分类识别数据集13403张.zip 乳腺癌细胞和正常细胞分类识别数据集13403张.zip 【数据集介绍】 1、该数据集包含两类图片，分别为正常细胞图片、乳腺癌细胞图片，已做好划分，图片像素为50*50，可自定义根据算法需求缩放 2、改数据集属于分类数据集、非目标检测数据，不可用于yolo目标检测算法；适用于resnst、vgg、mobilenet、lenet等等分类模型。 3、属于2分类数据集，适用于作业、课设、毕设、算法验证等各种项目使用！ 欢迎下载使用！欢迎交流学习！
对细胞图像的分割切片
03-22
本代码包里包含了一个关于细胞分割的项目作业，供大家学习参考
白细胞分割数据集，包含标签
05-14
白细胞分割数据集，包含标签
细胞分割相关参考资料
谢军的博客
12-01 523
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
yolov8 细胞分割数据集准备及训练
weixin_42357472的博客
12-26 1007
下载：https://universe.roboflow.com/motherson-hm/5-part-diff。500来张，5个类别（嗜碱性细胞、嗜酸细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞）seg_data.yaml （与检测格式一样）在runs/segment/train/下。与检测类似，就是坐标分割有多个。下图是混淆矩阵与loss等指标。相比检测多了mask相关指标。
细胞分割收藏
weixin_43489950的博客
04-13 730
https://blog.youkuaiyun.com/simon_family/article/details/80056526
细胞语义分割u-net复现代码
12-25
细胞语义分割是一个重要的医学图像处理任务，而U-net是一种能够有效应用于图像分割任务的深度学习模型。复现U-net的代码是指根据原始的U-net模型结构和算法，重新编写新的代码来实现这个模型。 首先，我们需要准备医学图像数据集，这可以是一些包含细胞图像和标注的数据集。然后，我们需要编写代码来构建U-net的网络结构，这包括编写卷积层、池化层、反卷积层等网络层的代码。接着，我们需要定义损失函数，这可以是交叉熵损失函数或者Dice损失函数等常用于分割任务的损失函数。 在编写完网络结构和损失函数的代码后，我们需要使用合适的优化器来训练U-net模型。这可以是SGD、Adam或者其他常用的优化器。然后，我们需要将训练好的模型保存下来，以便之后对新的细胞图像进行分割预测。 最后，我们可以编写代码来对新的细胞图像进行分割预测，并将预测结果可视化出来，以便进行模型效果的评估。 在整个复现过程中，我们需要注意模型的调参工作，包括学习率的选择、网络层的深度和宽度、正则化方法等。同时，我们也需要考虑数据增强、模型集成等提升模型性能的方法。 细胞语义分割U-net复现代码需要耐心和细心，但通过努力，我们可以成功复现出一个高效的U-net模型，用于细胞图像的分割和分析。
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