开发人类结膜杯状细胞分割数据集以提升定量检测的准确性

《Scientific Data》：Development of Human Conjunctival Goblet Cell Segmentation Datasets to Improve Quantitation

　　

摘要

干眼症是一种眼部表面的炎症性疾病，也是医学上最常见的疾病之一。这种多因素疾病会导致显著的疾病负担和视觉障碍。眼泪膜由外层的脂质层、中层的水膜以及最内层的黏液层构成，黏液层由分布在结膜中的杯状细胞产生。这一内层黏液层对泪膜的稳定性、免疫调节和眼部表面健康至关重要。在干眼症和其他多种眼部表面疾病中，杯状细胞会受到影响，导致其密度和功能下降。目前有很多关于杯状细胞的实验室研究，这些研究需要手动进行计数和评估。本研究提供了首个全面且公开可用的、经过语义分割的杯状细胞数据集，其中包含超过65,000个样本。此外，我们还提供了与多种先进计算机视觉模型兼容的数据集版本以及用于训练和测试的源代码。该数据集可用于训练本地模型，作为类似数据集迁移学习的基础，从而简化实验室工作流程，减少人工操作的时间和资源消耗。同时，该数据集在开发更好的计算机视觉细胞检测算法方面也能发挥重要作用。