RBC (Red Blood Cell) WBC (White Blood Cell) Platelets (血小板) 用于小目标检测的数据集，在医学图像中广泛应用。

WBC图像分类

该代码实现了一种分割 WBC 细胞核的方法以及 HT Madhloom 等人提出的其他方法。 “使用图像算术和自动阈值的自动白细胞核定位和分割，”应用科学杂志，第一卷。 10，没有。 11，第 959-966 页，2010 年。 所提出的算法在 IEEE SMC2012 发表的“白细胞核自动分割的有效技术”中有描述。 如果您喜欢这项工作，请添加对它的引用。 该软件包还包括血液图像数据集（367 张图像），用于测试算法并生成上述论文中的结果。 包括原始血液显微图像和手动分割的细胞核图像。

基于自动核分割和CNN模型的白细胞分类方法 概述： 这项工作是对白细胞（白血球）细胞核分段，定位和四种类型的白细胞（白血球）的细胞核分段算法.The完整描述的新的CNN模型为基础的分类，定位和CNN模型，可以发现。 这是工作摘要： 开发了一种用于WBC核分割的通用算法，并在四个WBC公开数据集中得到了验证。 根据细胞核和白细胞比率的统计分析确定白细胞（白细胞）的位置。 设计了一种新的CNN模型，以对四种类型的本地化和裁剪的WBC（白细胞）图像进行分类。 在“ wbc_nucleus_seg_localz”目录中共享WBC核的分割，定位和裁剪方法的代码。 请查看代码并在MATLAB上运行（推荐版本：MATLAB 2017a或2019a或更高版本）。 在“ wbc_classify_cnn_model”目录中共享裁剪的WBC图像的数据集生成，CNN模型的训练和训练后的模型的推断的代

全血细胞计数（CBC）数据集 数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像分为Training ， Testing集和Validation集。 训练文件夹包含300张带注释的图像。 测试和验证文件夹都包含60张带有注释的图像。 我们已经对进行了一些修改，以准备此CBC数据集，其中一些图像注释文件包含的红细胞（RBC）低于实际值，并且一个注释文件完全不包含任何RBC，尽管细胞涂片图像包含RBC。 。 因此，我们清除了所有错误文件，并将数据集分为三部分。 在360个涂片图像中，首先将300个带有注释的血细胞图像用作训练集，然后将60个带有注释的图像中的其余图像用作测试集。 由于数据不足，训练集的一个子集用于准备包含60个带注释图像的验证集。 纸 修改并准备好的数据集以 :link: 如果您使用此数据集，请引用本文： @article{alam2019machine, title={

wbc分类：用CNN对白细胞进行分类

预处理后的wbc（Brest Cancer Wisconsin）数据集。 Attribute Information: 1) ID number 2) Diagnosis (M = malignant, B = benign) 3-32)