单细胞常规巴氏涂片图像数据集，数据库由4049个分离细胞图像组成，这些细胞图像是从巴氏涂片的966个群集细胞图像中手工提取的。（包含：im_Dyskeratotic im_Koilocytotic im_Metaplastic im_Parabasal im_Superficial-Intermed这个五类）

白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型 白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型 白细胞显微图像数据集，4427张图片，7种不同的白细胞类型

XFA6100A型血液细胞分析仪-普朗医疗 LIS通信数据2.zip XFA6100A型血液细胞分析仪，LIS接口，数据格式说明等

09_细胞检测与计数系统（openCV源码）

基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。 我们将整个程序分成7个python文件，其中三个文件是细胞分割的算法，一个结果评估的文件，一个细胞再筛选的文件，一个图像处理的文件和一个main文件 三个划分算法分别为：cell_segmentation_by_sub.py、cell_segmentation_by_shape.py、cell_segmentation_by_fit.py. 结果评估文件是：divide_assessment.py. 细胞再筛选文件是：results_filter.py. 图像处理文件是：image_processing.py. 主程序文件：main.py. 基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。

新型忆阻细胞神经网络的建模及电路仿真

血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集 血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集血液细胞数据集（红+白细胞）数据集

流水 ggflow 是一个基于 ggplot2 和 flowCore 的流式细胞仪绘图包。 ggflow 允许轻松地将 FCS 文件中的 flowFrame 对象绘制成漂亮的 2D 散点图。 现在有 6 个预定义的颜色集！ 要安装，请安装 devtools 包并键入 library(devtools) install_github("nbafrank/ggflow") 这个包需要 ggplot2 和 flowCore 包。 library(ggplot2) library(flowCore) library(ggflow) 要测试它，您可以通过键入使用 flowCore 的示例数据 data(GvHD) 在此数据中，您可以使用 ggflow 以 log10 比例绘制 FL4-H 与 FL1-H 的关系，并通过简单地键入以下内容来绘制叠加密度等高线图： ggflow_plot(

二氢槲皮素对糖尿病小鼠心肌细胞凋亡的影响，孙潇，孙桂波，目的:研究二氢槲皮素对糖尿病小鼠心肌细胞凋亡及相关信号转导通路的影响。方法：C57 BL/6小鼠随机分为空白组、糖尿病（DM）模型组、D

matlab滑动条码免疫地形图 这是什么？ 该存储库包含脚本，用于分析组织学图像中肿瘤浸润免疫细胞的形貌。 图像分析将使用QuPath v 0.1.2（qupath.github.io）完成，而所有下游分析将使用Matlab R2017b（Mathworks，Natick，MA，USA）完成。 该方法在eLife 2018中发表的论文“癌症相关免疫细胞拓扑图”中进行了描述。如果您重复使用任何代码，请引用该论文。 我该如何使用呢？ 该软件可能尚未准备好进行常规部署。 它是可用于研究项目的图像分析管道的一部分。 简而言之，完整的流程如下 获取肿瘤的组织切片并进行免疫染色 扫描幻灯片并将整个幻灯片图像加载到QuPath中 手动绘制肿瘤核心区域（标记为“ TU_CORE”）和外部侵入边缘（“ MARG_500_OUT”） 运行“ ./qupath_scripts”中提供的QuPath脚本 运行Matlab脚本以解析QuPath输出并执行进一步的分析。 依次运行脚本“ step_01”，“ step_02”等。 我如何获得帮助？ 如有任何疑问，请随时与作者联系。 有关QuPath的问题，请参见。