腺体是重要的组织学结构，其作为分泌蛋白质和碳水化合物的主要机制存在于大多数器官系统中。已经表明，由腺上皮引起的恶性肿瘤，也称为腺癌，是最常见的癌症形式。病理学家常规使用腺体的形态来评估几种腺癌的恶性程度，包括前列腺癌，乳腺癌，肺癌和结肠癌。
准确分割腺体通常是获得可靠的形态学统计数据的关键步骤。尽管如此，由于不同组织学等级的腺体形态的巨大变化，任务本质上是非常具有挑战性的。到目前为止，大多数研究都集中在健康或良性样本中的腺体分割，但很少用于中等或高等级癌症，并且通常，它们针对特定数据集进行了优化。
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数据描述
挑战将在一个数据集上进行，该数据集由英国大学医院考文垂和沃里克郡的病理学家团队获得。数据集的细节如下。
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| 数据集 | 华威曲 |
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癌症类型 内容来自可思数据sykv.com |
结直肠癌 本文来自可思数据(sykv.com)，转载请联系本站及注明出处
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解析度/ 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com 扫描器 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据 |
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数 本文来自可思数据(sykv.com)，转载请联系本站及注明出处 图像 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com |
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格式 可思数据sykv.com,sykv.cn |
BMP |
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数据集的组成如下。
| 分裂 | 华威曲 |
| 训练 |
良性：37 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据
恶性：48 可思数据sykv.com |
| 测试 |
良性：37 可思数据sykv.com
恶性：43 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com
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训练数据集中每个图像的基本事实存储在BMP文件中，每个标签一个基础事实对象。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com
