BCI
BCI 数据集是一组用于将HE图像转换为IHC图像的配对数据集。HE图像是常规染色的病理图像，而IHC图像则用来显示人类表皮生长因子受体2（HER2）的表达水平。这个数据集包含4870对这样的图像，反映了不同的HER2表达水平（0, 1+, 2+, 3+）。 评估HER2的表达水平对乳腺癌治疗非常重要。现在主要通过一种叫做免疫组织化学（IHC）的技术来评估HER2，但这种方法成本很高。如果能通过HE图像准确地转换出HER2表达水平图像，就能大大降低评估成本。这不仅对HER2评估有帮助，还能为其他医学图像的转换和分析提供参考。
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可视化图片 1
可视化图片 2
数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | other |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | Breast |
| 解剖区域 | Breast |
| 类别数 | 4 |
| 数据量 | 4870 |
| 文件格式 | PNG |
文件结构
BCI_data
│
├── HE
│ ├── train
│ │ ├── 00000_train_1+.png
│ │ ├── 00000_train_3+.png
│ │ ├── ...
│ ├── test
│ │ ├── 00000_test_1+.png
│ │ ├── 00000_test_2+.png
│ │ ├── ...
├── IHC
│ ├── train
│ │ ├── 00000_train_1+.png
│ │ ├── 00000_train_3+.png
│ │ ├── ...
│ ├── test
│ │ ├── 00000_test_1+.png
│ │ ├── 00000_test_2+.png
│ │ ├── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | (0.46, 0.46) |
(1024, 1024) |
| 中位值 | (0.46, 0.46) |
(1024, 1024) |
| 最大值 | (0.46, 0.46) |
(1024, 1024) |
引用
@inproceedings{liu2022bci,
title={Bci: Breast cancer immunohistochemical image generation through pyramid pix2pix},
author={Liu, Shengjie and Zhu, Chuang and Xu, Feng and Jia, Xinyu and Shi, Zhongyue and Jin, Mulan},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
pages={1815--1824},
year={2022}
}