BreakHis

该数据集被用于组织病理学图像分类任务，其中的其他信息表明，在评估迁移性评分方法的表现时，虽然不同方法之间显示出一定的相关性，但稳定性存在波动。该数据集的主要任务是组织病理学分类。This dataset is intended for histopathological image classification tasks. Supplementary information associated with this dataset reveals that when evaluating the performance of transferable scoring methods, while certain correlations have been detected among different approaches, their stability exhibits noticeable fluctuations. The primary task of this dataset is histopathological classification.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BreakHis是一个乳腺癌症组织病理学图像数据库，包含9,109幅来自82名患者的显微图像，涵盖40X、100X、200X和400X四种放大倍数，其中2,480幅为良性肿瘤，5,429幅为恶性肿瘤。数据集详细标注了肿瘤类别（良性和恶性）和八种具体类型（如腺病、纤维腺瘤、导管癌等），图像格式为PNG，分辨率为700x460像素，适用于乳腺癌诊断的机器学习和深度学习研究。