ANHIR
自动非刚性组织学图像配准（Automatic Non-rigid Histological Image Registration，ANHIR）数据集是一个用于肺叶和乳腺组织学图像配准的数据集合，曾作为ISBI 2019挑战赛的组成部分。该数据集包含481对配准数据，其中222例训练案例提供图像和标签，而259例验证案例仅提供图像。
xianweichengxiang可视化图片
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | pathology |
| 任务类型 | registration |
| 解剖结构 | 细胞、组织 |
| 解剖区域 | 胸部 |
| 数据量 | 481 |
| 文件格式 | JPG, PNG |
文件结构
DATASET
|- lesions_1
| |- scale-5pc
| | |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.jpg
| | |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.csv
| | |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.jpg
| | |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.csv
| | | ...
| | |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.jpg
| | '- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.csv
| |- scale-10pc
| | ...
| '- scale-100pc
| |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.png
| |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.csv
| | ...
| |- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.png
| '- 29-041-Izd2-w35-CD31-3-les1.csv
|- lesions_2
| ...
'- mammary-gland_2图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
15k x 15k 像素 |
| 中位值 | - |
- |
| 最大值 | - |
50k x 50k 像素 |
引用
@article{borovec2020anhir,
title={ANHIR: automatic non-rigid histological image registration challenge},
author={Borovec, Ji{\v{r}}{\'\i} and Kybic, Jan and Arganda-Carreras, Ignacio and Sorokin, Dmitry V and Bueno, Gloria and Khvostikov, Alexander V and Bakas, Spyridon and Eric, I and Chang, Chao and Heldmann, Stefan and others},
journal={IEEE transactions on medical imaging},
volume={39},
number={10},
pages={3042--3052},
year={2020},
publisher={IEEE}
}