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ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色標本の画像データセット

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腺は重要な組織学的構造であり、タンパク質と炭水化物を分泌する主要なメカニズムとして、ほとんどの器官系に存在しています。腺上皮によって引き起こされる悪性腫瘍が…......

Data Structure ? 56.7M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

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    腺は重要な組織学的構造であり、タンパク質と炭水化物を分泌する主要なメカニズムとして、ほとんどの器官系に存在しています。腺上皮に起因する悪性腫瘍、すなわち腺癌が、最も一般的な癌の形態であることが明らかになっています。病理学者は、前立腺癌、乳癌、肺癌、結腸癌などのいくつかの腺癌の悪性度を評価するために、腺の形態を日常的に利用しています。

    腺を正確に分割することは、信頼性の高い形態統計データを取得する上で、通常は重要なステップとなります。それにもかかわらず、組織学的なグレードが異なると腺の形態が大きく変化するため、このタスクは本質的に非常に困難です。これまでのところ、ほとんどの研究は健康なまたは良性のサンプルにおける腺の分割に焦点を当てており、中等度または高度の癌にはほとんど適用されておらず、通常、特定のデータセットに最適化されています。

    この挑戦では、参加者に対して、様々な組織学的グレードからなるヘマトキシリン・エオシン(H&E)染色標本の画像上で腺の分割アルゴリズムを実行することを促しています。データセットは、専門の病理学者によるグラウンドトゥルース注釈とともに提供されます。参加者は、提供された訓練データセットを使ってアルゴリズムを開発および最適化し、テストデータセットを使ってアルゴリズムを検証することが求められます。

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