spssmould

1.分类时
在这里插入图片描述在这里插入图片描述改变数据后重新建立模型(复制之前的过程重新导入数据),直接重新导入数据跑的还是之前参数训练的模型。

数据集介绍:肝脏组织病理YOLO检测数据集 一、基础信息 数据集名称:肝脏组织病理YOLO检测数据集 数据规模: - 训练集:6,865张医学影像 - 验证集:803张医学影像 - 测试集:209张医学影像 病理分类: - ballooning(肝细胞气球样变):肝细胞损伤的典型特征 - fibrosis(肝纤维化):肝脏瘢痕组织形成的病理过程 - inflammation(炎症浸润):免疫反应引起的组织炎症指标 - steatosis(脂肪变性):肝细胞内脂质异常蓄积的病理表现 标注特征: - YOLO格式标注,兼容主流目标检测框架 - 每张影像包含1-5个标注实例 - 标注框覆盖不同病理表现的区域特征 二、适用场景 数字病理分析系统开发: 支持开发肝脏病理AI辅助诊断系统,实现自动识别和定位肝组织病变区域 医学影像研究: 为肝脏疾病研究提供结构化数据,支持肝炎、脂肪肝、肝硬化等疾病的病理机制分析 药物研发评估: 可用于药物疗效评估场景,通过量化病理特征变化监测治疗效果 医学教学应用: 作为病理学数字化教学资源,帮助医学生掌握肝脏病理特征识别 三、核心优势 病理特征全覆盖: 包含肝损伤发展的四大关键病理指标,完整覆盖肝病发展各阶段的组织学特征 专业医学标注: 标注结果经过医学专家验证,精准定位肝小叶结构内的病理改变区域 多任务适配性: 支持目标检测、病灶量化分析、疾病分期评估等多种AI医疗应用场景 数据规模优势: 超过7,800张标注影像,涵盖不同严重程度的病理样本,确保模型训练效果 临床实用价值: 特别适用于慢性肝病监测场景,为早期发现肝纤维化、脂肪变性等可逆性病变提供数据支持
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