WBCAtt：带有详细形态学属性标注的白细胞数据集
计算机视觉与模式识别
2023-12-27 v2
摘要
在显微镜下检查血液样本在临床诊断中起着基础性作用，影响着广泛的医学状况。例如，对血液中关键组分白细胞（WBCs）的深入研究对于诊断白血病和贫血等血液相关疾病至关重要。尽管已有多个包含 WBC 图像的数据集被提出，但它们大多聚焦于细胞分类，往往缺乏解释此类分类所必需的形态学细节，尽管可解释人工智能（XAI）在医学领域十分重要。本文试图通过为 WBC 图像引入全面标注来解决这一局限。通过与病理学家合作、详尽的文献回顾以及对显微图像的手动检查，我们确定了与细胞及其组分（细胞核、细胞质和颗粒）相关的 11 种形态学属性。随后我们用这些属性标注了一万张 WBC 图像。此外，我们进行了从图像预测这些属性的实验，提供了超越基础 WBC 分类的洞见。作为首个提供如此广泛标注的公开数据集，我们还展示了可受益于我们属性标注的具体应用。总体而言，我们的数据集为解释 WBC 识别模型铺平了道路，进一步推进了病理学与血液学领域的 XAI。
引用
@article{arxiv.2306.13531,
title = {WBCAtt: A White Blood Cell Dataset Annotated with Detailed Morphological Attributes},
author = {Satoshi Tsutsui and Winnie Pang and Bihan Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13531},
year = {2023}
}
备注
Neural Information Processing Systems 2023