基于深度学习的乳腺癌分类源代码与数据集

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**背景** 浸润性导管癌（IDC）是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级，病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此，自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌（BCa）标本的整个组织切片图像，扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches（198,738 个 IDC 阴性，78,786 个 IDC 阳性）。每个 patch 的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，u 是患者 ID（10253_idx5），X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标，Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标，C 表示类别，0 为非 IDC，1 为 IDC。

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[{"title":"（ 5 个子文件 5KB ）基于深度学习的乳腺癌分类源代码与数据集","children":[{"title":"breast-cancer-classification","children":[{"title":"cancernet","children":[{"title":"__init__.py 0B ","children":null,"spread":false},{"title":"cancernet.py 1.85KB ","children":null,"spread":false},{"title":"config.py 284B ","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"train_model.py 2.95KB ","children":null,"spread":false},{"title":"build_dataset.py 1.22KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

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