ICIAR_2018_BACH_Task2
BACH挑战赛旨在对显微镜和全切片图像中具有临床相关性的组织病理学进行分类和定位。该挑战赛包含两个子任务：子任务1是根据每张图像中存在的主要癌症类型对显微镜图像进行分类，图像被标记为正常、良性、原位癌或浸润性癌。标注工作由两位医学专家完成，存在分歧的图像被剔除。子任务1已在先前文章中介绍过。子任务2则需要对整张显微镜图像在相同的四个类别中进行像素级标注。对于任务2，官方提供了10张带像素标注和20张未标注的完整显微镜图像。本文主要介绍任务2的数据。
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | microscopy |
| 任务类型 | segmentation |
| 解剖结构 | 细胞 |
| 解剖区域 | 胸部 |
| 类别数 | 3 |
| 数据量 | 30 |
| 文件格式 | .svs, .xml |
文件结构
WSI
├── A01.svs
├── A01.xml
├── A02.svs
├── A02.xml
├── A03.svs
├── A03.xml
├── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | 0.467 |
[42113, 362625] |
引用
@article{aresta2019bach,
title={Bach: Grand challenge on breast cancer histology images},
author={Aresta, Guilherme and Ara{\'u}jo, Teresa and Kwok, Scotty and Chennamsetty, Sai Saketh and Safwan, Mohammed and Alex, Varghese and Marami, Bahram and Prastawa, Marcel and Chan, Monica and Donovan, Michael and others},
journal={Medical image analysis},
volume={56},
pages={122--139},
year={2019},
publisher={Elsevier}
}