肺与结肠癌组织病理学图像数据集（LC25000）
图像与视频处理
2019-12-30 v1 计算机视觉与模式识别
定量方法
摘要
机器学习作为人工智能的一个子集，已在包括医学在内的许多领域取得了显著进展。机器学习算法需要大型数据集来成功训练计算机模型。尽管已有医学图像数据集可用，但仍需来自多种医学实体（尤其是癌症病理学）的更多图像数据集。更稀缺的是机器学习就绪的图像数据集。为满足这一需求，我们创建了一个包含 5 个类别共 25,000 张彩色图像的图像数据集（LC25000）。每个类别包含以下组织学实体的 5,000 张图像：结肠腺癌、良性结肠组织、肺腺癌、肺鳞状细胞癌和良性肺组织。所有图像均经过去标识化、符合 HIPAA 规范、经验证，并可免费下载供 AI 研究人员使用。
引用
@article{arxiv.1912.12142,
title = {Lung and Colon Cancer Histopathological Image Dataset (LC25000)},
author = {Andrew A. Borkowski and Marilyn M. Bui and L. Brannon Thomas and Catherine P. Wilson and Lauren A. DeLand and Stephen M. Mastorides},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.12142},
year = {2019}
}
备注
2 pages