NCT-CRC-HE-100K 数据集是一个专用于图像分类的病理学数据集,包括从 86 位患者中提取的100,000张人类结直肠癌和健康组织的H&E染色组织学图像。数据集包括9种不同类型的组织图像,这些图像经过Macenko方法的颜色标准化处理,有效减少了来自不同切片的颜色差异。 此数据集的临床意义在于它提供了一个高质量和多样化的...
CRC-Diagnose是一个医学图像识别项目,它使用PyTorch开发,并采用了自主实现的ResNet和ViT模型。该项目针对直结肠癌,在NCT-CRC-HE-100K数据集上进行训练和测试。它提供了一个用户友好型的Web演示界面,使用了Flask和Vue框架搭建。用户可以通过这个演示界面上传医学图像,系统将使用训练好的模型对图像进行识别,并给出诊断...