MiDeSeC：用于乳腺癌组织病理学图像中有丝分裂检测与分割的数据集
图像与视频处理
2025-07-22 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
MiDeSeC数据集是通过安卡拉大学医学病理学系使用40倍放大率捕获的25名不同患者的苏木精-伊红（H&E）染色的浸润性乳腺癌非特殊类型（NST）切片创建的。切片由3D Histech Panoramic p250 Flash-3扫描仪和Olympus BX50显微镜扫描。由于存在多种可能的有丝分裂形态，拥有一个大型数据集以覆盖所有情况至关重要。因此，从25名患者的玻璃切片中总共选择了50个区域，每个区域的大小为1024*1024像素。这50个区域中总共有超过500个有丝分裂。其中三分之二的区域保留用于训练，另外三分之一用于测试。
引用
@article{arxiv.2507.14271,
title = {MiDeSeC: A Dataset for Mitosis Detection and Segmentation in Breast Cancer Histopathology Images},
author = {Refik Samet and Nooshin Nemati and Emrah Hancer and Serpil Sak and Bilge Ayca Kirmizi and Zeynep Yildirim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.14271},
year = {2025}
}