超光谱胎盘数据集:超光谱图像采集,注释和微手术培训中的生物组织处理
Sami Puustinen1, Joni Hyttinen2, Antti-Pekka Elomaa3
1Microsurgery Center of Eastern Finland, Kuopio University Hospital, Puijonlaaksontie 2, Kuopio 70210, Finland.
Data in brief
|September 11, 2023
概括
这项研究提出了人类胎盘和对比染料的新型高光谱成像数据集. 这些注释数据有助于机器学习对胎盘的解剖结构进行分类.
科学领域:
- 医学成像医学成像
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算解剖学的计算解剖学
背景情况:
- 超光谱成像 (HSI) 提供了丰富的光谱信息,超出了传统的成像.
- 精确的胎盘结构的解剖学分类对于临床应用至关重要.
- 有限的公开可用,注释的HSI数据集存在于胎盘研究.
研究的目的:
- 引入一个全面的超光谱图像数据集的人类胎盘.
- 为关键的胎盘解剖结构提供手动注释的数据.
- 促进机器学习算法的开发,用于自动化胎盘组织分类.
主要方法:
- 获取了101张人类胎盘的高光谱图像和6张对比染料 (515-900nm).
- 解剖结构的手动注释:动脉,静脉,肌肉和带.
- 标准参考材料用于平面场校正的应用.
主要成果:
- 一个精心策划的数据集,包括107张高光谱图像,并附有详细的解剖学注释.
- 对于训练和验证机器学习模型的证明实用性.
- 提高表面/深层血管和透明组织层的分类潜力.
结论:
- 本文所介绍的数据集是促进产科高光谱成像分析的宝贵资源.
- 能够开发用于胎盘结构识别的自动化系统.
- 支持用于生物医学图像分析的机器学习研究.
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