cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.6043487
title: Gesundheit in Deutschland aktuell - GEDA 2019/2020-EHIS

description: Die Studie 'Gesundheit in Deutschland aktuell' (GEDA) ist eine Querschnittbefragung der deutschsprachigen erwachsenen Wohnbevölkerung im Alter ab 15 Jahren, die regelmäßig vom Robert Koch-Institut als Komponente des bundesweiten Gesundheitsmonitorings durchgeführt wird. Für die Welle GEDA 2019/2020-EHIS hat das Robert Koch-Institut in seiner Funktion als nationale datenliefernde Stelle die europäische Gesundheitsbefragung – European Health Interview Survey (EHIS) – durchgeführt. Die entsprechenden Daten werden an Eurostat gemeldet und weitergegeben. Die Durchführung der EHIS-Befragung ist über eine Europäische Rechtsverordnung geregelt (EU Kommission, 2013). Die EHIS-Befragung hat das Ziel, vergleichbare Gesundheitsdaten der EU Mitgliedsstaaten zu liefern und damit Trendbetrachtungen in der Entwicklung von Gesundheitsindikatoren im europäischen Raum (EU 28) zu ermöglichen. Das EHIS-Befragungsinstrument ist in die GEDA-Welle 2019/2020 integriert worden. <br>Da die Durchführung der Europäischen Gesundheitsbefragung Aufgabe der einzelnen Mitgliedsstaaten ist und es daher diesen obliegt, Details der Stichprobenplanung, der Übersetzung und Operationalisierung der Fragen sowie der Erhebungsmethodik selbst zu gestalten, hat Eurostat in einem methodischen Manual die grundlegenden Anforderungen definiert (Eurostat, 2013).<br>Ziel der GEDA-Studie ist es, aktuelle Informationen zum Gesundheitszustand, zu Einflussfaktoren der gesundheitlichen Lage und zur Nutzung des Gesundheitssystems bereitzustellen. Als insgesamt fünfte Welle der GEDA-Studie wurde GEDA 2019/2020-EHIS zwischen April 2019 und September 2020 durchgeführt. Die Zielpopulation der Studie bildet für EHIS die deutschsprachige Wohnbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland ab 15 Jahren ab, die in Privathaushalten lebt. Im Datensatz ist im Gegensatz zu den früheren GEDA-Studien die Bevölkerung ab 15 (statt 18) Jahren enthalten. GEDA 2019/2020-EHIS wurde als Telefoninterview durchgeführt. Die Datenerhebung erfolgte als standardisiertes computergestütztes telefonisches Interview per Festnetznummer oder per Mobilfunknummer.
description: Der vorliegende Datensatz stellt aggregierte Daten und Ergebnisse der Studie als Open Data bereit. Zur wissenschaftlichen Nachnutzung, können Scientific Usefiles der Studie auf Antrag beim epidemiologischen Daten- und Befragungszentrum des Robert Koch-Instituts erhalten werden.
DOI: 10.5281/zenodo.6364944
title: Gesundheit in Deutschland aktuell - GEDA 2019/2020-EHIS

description: Die Studie 'Gesundheit in Deutschland aktuell' (GEDA) ist eine Querschnittbefragung der deutschsprachigen erwachsenen Wohnbevölkerung im Alter ab 15 Jahren, die regelmäßig vom Robert Koch-Institut als Komponente des bundesweiten Gesundheitsmonitorings durchgeführt wird. Für die Welle GEDA 2019/2020-EHIS hat das Robert Koch-Institut in seiner Funktion als nationale datenliefernde Stelle die europäische Gesundheitsbefragung – European Health Interview Survey (EHIS) – durchgeführt. Die entsprechenden Daten werden an Eurostat gemeldet und weitergegeben. Die Durchführung der EHIS-Befragung ist über eine Europäische Rechtsverordnung geregelt (EU Kommission, 2013). Die EHIS-Befragung hat das Ziel, vergleichbare Gesundheitsdaten der EU Mitgliedsstaaten zu liefern und damit Trendbetrachtungen in der Entwicklung von Gesundheitsindikatoren im europäischen Raum (EU 28) zu ermöglichen. Das EHIS-Befragungsinstrument ist in die GEDA-Welle 2019/2020 integriert worden.<br> Da die Durchführung der Europäischen Gesundheitsbefragung Aufgabe der einzelnen Mitgliedsstaaten ist und es daher diesen obliegt, Details der Stichprobenplanung, der Übersetzung und Operationalisierung der Fragen sowie der Erhebungsmethodik selbst zu gestalten, hat Eurostat in einem methodischen Manual die grundlegenden Anforderungen definiert (Eurostat, 2013).<br> Ziel der GEDA-Studie ist es, aktuelle Informationen zum Gesundheitszustand, zu Einflussfaktoren der gesundheitlichen Lage und zur Nutzung des Gesundheitssystems bereitzustellen. Als insgesamt fünfte Welle der GEDA-Studie wurde GEDA 2019/2020-EHIS zwischen April 2019 und September 2020 durchgeführt. Die Zielpopulation der Studie bildet für EHIS die deutschsprachige Wohnbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland ab 15 Jahren ab, die in Privathaushalten lebt. Im Datensatz ist im Gegensatz zu den früheren GEDA-Studien die Bevölkerung ab 15 (statt 18) Jahren enthalten. GEDA 2019/2020-EHIS wurde als Telefoninterview durchgeführt. Die Datenerhebung erfolgte als standardisiertes computergestütztes telefonisches Interview per Festnetznummer oder per Mobilfunknummer.
description: Der vorliegende Datensatz stellt aggregierte Daten und Ergebnisse der Studie als Open Data bereit. Zur wissenschaftlichen Nachnutzung, können Scientific Usefiles der Studie auf Antrag beim epidemiologischen Daten- und Befragungszentrum des Robert Koch-Instituts erhalten werden.
DOI: 10.5281/zenodo.7214473
title: Gesundheit in Deutschland aktuell - GEDA 2019/2020-EHIS

description: Die Studie 'Gesundheit in Deutschland aktuell' (GEDA) ist eine Querschnittbefragung der deutschsprachigen erwachsenen Wohnbevölkerung im Alter ab 15 Jahren, die regelmäßig vom Robert Koch-Institut als Komponente des bundesweiten Gesundheitsmonitorings durchgeführt wird. Für die Welle GEDA 2019/2020-EHIS hat das Robert Koch-Institut in seiner Funktion als nationale datenliefernde Stelle die europäische Gesundheitsbefragung – European Health Interview Survey (EHIS) – durchgeführt. Die entsprechenden Daten werden an Eurostat gemeldet und weitergegeben. Die Durchführung der EHIS-Befragung ist über eine Europäische Rechtsverordnung geregelt (EU Kommission, 2013). Die EHIS-Befragung hat das Ziel, vergleichbare Gesundheitsdaten der EU Mitgliedsstaaten zu liefern und damit Trendbetrachtungen in der Entwicklung von Gesundheitsindikatoren im europäischen Raum (EU 28) zu ermöglichen. Das EHIS-Befragungsinstrument ist in die GEDA-Welle 2019/2020 integriert worden.
Da die Durchführung der Europäischen Gesundheitsbefragung Aufgabe der einzelnen Mitgliedsstaaten ist und es daher diesen obliegt, Details der Stichprobenplanung, der Übersetzung und Operationalisierung der Fragen sowie der Erhebungsmethodik selbst zu gestalten, hat Eurostat in einem methodischen Manual die grundlegenden Anforderungen definiert (Eurostat, 2013).
Ziel der GEDA-Studie ist es, aktuelle Informationen zum Gesundheitszustand, zu Einflussfaktoren der gesundheitlichen Lage und zur Nutzung des Gesundheitssystems bereitzustellen. Als insgesamt fünfte Welle der GEDA-Studie wurde GEDA 2019/2020-EHIS zwischen April 2019 und September 2020 durchgeführt. Die Zielpopulation der Studie bildet für EHIS die deutschsprachige Wohnbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland ab 15 Jahren ab, die in Privathaushalten lebt. Im Datensatz ist im Gegensatz zu den früheren GEDA-Studien die Bevölkerung ab 15 (statt 18) Jahren enthalten. GEDA 2019/2020-EHIS wurde als Telefoninterview durchgeführt. Die Datenerhebung erfolgte als standardisiertes computergestütztes telefonisches Interview per Festnetznummer oder per Mobilfunknummer.
description: Der vorliegende Datensatz stellt aggregierte Daten und Ergebnisse der Studie als Open Data bereit. Zur wissenschaftlichen Nachnutzung, können Scientific Usefiles der Studie auf Antrag beim epidemiologischen Daten- und Befragungszentrum des Robert Koch-Instituts erhalten werden.
DOI: 10.5281/zenodo.6036771
title: Gesundheit in Deutschland aktuell - GEDA 2019/2020-EHIS

description: Die Studie 'Gesundheit in Deutschland aktuell' (GEDA) ist eine Querschnittbefragung der deutschsprachigen erwachsenen Wohnbevölkerung im Alter ab 15 Jahren, die regelmäßig vom Robert Koch-Institut als Komponente des bundesweiten Gesundheitsmonitorings durchgeführt wird. Für die Welle GEDA 2019/2020-EHIS hat das Robert Koch-Institut in seiner Funktion als nationale datenliefernde Stelle die europäische Gesundheitsbefragung – European Health Interview Survey (EHIS) – durchgeführt. Die entsprechenden Daten werden an Eurostat gemeldet und weitergegeben. Die Durchführung der EHIS-Befragung ist über eine Europäische Rechtsverordnung geregelt (EU Kommission, 2013). Die EHIS-Befragung hat das Ziel, vergleichbare Gesundheitsdaten der EU Mitgliedsstaaten zu liefern und damit Trendbetrachtungen in der Entwicklung von Gesundheitsindikatoren im europäischen Raum (EU 28) zu ermöglichen. Das EHIS-Befragungsinstrument ist in die GEDA-Welle 2019/2020 integriert worden.
Da die Durchführung der Europäischen Gesundheitsbefragung Aufgabe der einzelnen Mitgliedsstaaten ist und es daher diesen obliegt, Details der Stichprobenplanung, der Übersetzung und Operationalisierung der Fragen sowie der Erhebungsmethodik selbst zu gestalten, hat Eurostat in einem methodischen Manual die grundlegenden Anforderungen definiert (Eurostat, 2013).
Ziel der GEDA-Studie ist es, aktuelle Informationen zum Gesundheitszustand, zu Einflussfaktoren der gesundheitlichen Lage und zur Nutzung des Gesundheitssystems bereitzustellen. Als insgesamt fünfte Welle der GEDA-Studie wurde GEDA 2019/2020-EHIS zwischen April 2019 und September 2020 durchgeführt. Die Zielpopulation der Studie bildet für EHIS die deutschsprachige Wohnbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland ab 15 Jahren ab, die in Privathaushalten lebt. Im Datensatz ist im Gegensatz zu den früheren GEDA-Studien die Bevölkerung ab 15 (statt 18) Jahren enthalten. GEDA 2019/2020-EHIS wurde als Telefoninterview durchgeführt. Die Datenerhebung erfolgte als standardisiertes computergestütztes telefonisches Interview per Festnetznummer oder per Mobilfunknummer.
description: Der vorliegende Datensatz stellt aggregierte Daten und Ergebnisse der Studie als Open Data bereit. Zur wissenschaftlichen Nachnutzung, können Scientific Usefiles der Studie auf Antrag beim epidemiologischen Daten- und Befragungszentrum des Robert Koch-Instituts erhalten werden.
DOI: 10.57745/108eiv
title: G2P-SOL_Pepper_CC_Geno_data_2023.gz

description: Genotypic data (VCF) of the 350 accessions constituting the worldwide core collection of Capsicum annuum constructed within the European Union’s Horizon 2020 ‘G2P-SOL’ project (Linking genetic resources, genomes, and phenotypes of Solanaceous crops), characterized for 10,195 SNP/indels-derived markers obtained by Genotyping-by-Sequencing and after filtering to retain bi-allelic SNPs, with a minor allele frequency (MAF) greater than 0.01, a mean read depth greater than 8, less than 30% of missing data and heterozygous for less than 20% of the accessions
DOI: 10.57745/35mtb3
title: G2P-SOL_Pepper_CC_Pheno_data_2023.tab

description: Raw phenotypic data of 350 accessions constituting the worldwide core collection of Capsicum annuum constructed within the European Union’s Horizon 2020 ‘G2P-SOL’ project (Linking genetic resources, genomes, and phenotypes of Solanaceous crops), grown in 6 environment-trials (INRAE, France in 2019 and 2020, CREA, Italy in 2019, ARO, Israel in 2020, BATEM, Türkiye in 2020, WorldVeg, Taiwan in 2020 ), within a complete block design. It contains assessments of 23 phenotypic agronomic traits related to fruit and plant development traits. Accessions are named based on their G2P-SOL code.
DOI: 10.57745/jowgut
title: G2P-SOL_Pepper_CC_Geno_data_2023.txt

description: Genotypic data (VCF) of the 350 accessions constituting the worldwide core collection of Capsicum annuum constructed within the European Union’s Horizon 2020 ‘G2P-SOL’ project (Linking genetic resources, genomes, and phenotypes of Solanaceous crops), characterized for 10,195 SNP/indels-derived markers obtained by Genotyping-by-Sequencing and after filtering to retain bi-allelic SNPs, with a minor allele frequency (MAF) greater than 0.01, a mean read depth greater than 8, less than 30% of missing data and heterozygous for less than 20% of the accessions
DOI: 10.15468/dl.9xfpzr
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "Geometry" : [
 "POLYGON ((149.173498 -35.935562, 149.173498 -35.942299, 149.177989 -35.942299, 149.177989 -35.935562, 149.173498 -35.935562))"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0048124-240626123714530/datasets/export for details.
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/9060991
title: MangaVerse
DOI: 10.15468/dl.n9856x
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 79930 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is one of (Living Specimen, Occurrence evidence, Specimen, Human Observation, Observation)",
 "Country is Japan",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Fagaceae"
 ]
}

 The dataset includes 79930 records from 175 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0048123-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.10022039
title: Bundesweiter klinischer Krebsregisterdatensatz - Datenschema und Klassifikationen

description: Die Krebsregistrierung in Deutschland erfolgt auf der Basis von Landesgesetzen. Diese verpflichten medizinische Einrichtungen (v. a. niedergelassene Ärztinnen und Ärzte, pathologische Institute, Kliniken, Screening-Einheiten), neu auftretende Krebsfälle und definierte Ereignisse im Krankheits- bzw. Behandlungsverlauf an das zuständige Krebsregister zu melden.

Die Krebsregister der Bundesländer wiederum übermitteln nach Vorgabe des Bundeskrebsregisterdatengesetzes (BKRG) einmal jährlich Angaben zu neu erfassten Erkrankungsfällen an das Zentrum für Krebsregisterdaten (ZfKD) am Robert Koch-Institut. Das ZfKD prüft die Qualität der Daten, führt sie zu einem bundesweiten Datensatz zusammen und stellt sie auf Antrag für wissenschaftliche Forschungsprojekte zur Verfügung.

In diesem Repository werden begleitende Informationen zu Struktur und Klassifikationen des bundesweiten ZfKD-Datensatzes bereitgestellt.

Die hier verwendeten Klassifikationen spiegeln den derzeitigen Arbeitsstand des ZfKD wider. Ein wesentliches Ziel des Repositories ist es, diesen Stand möglichst transparent abzubilden und beteiligte Akteure zur weiteren gemeinsamen Harmonisierung von Standards einzuladen.
description: 💡 Der ZfKD-Datensatz ist nicht öffentlich zugänglich, kann aber auf Antrag für wissenschaftliche Forschungszwecke genutzt werden. Bitte verwenden Sie für Fragen zur Antragstellung die oben genannte E-Mail-Adresse oder das auf der Internetseite des ZfKD bereitgestellte Kontaktformular. Informationen zum gesetzlichen Auftrag, zu Methoden und Veröffentlichungen des ZfKD erhalten Sie ebenfalls auf den Internetseiten des ZfKD. Bitte beachten Sie, dass das ZfKD an den Daten, die von den Krebsregistern übermittelt wurden, keine Änderungen vornimmt.
DOI: 10.5281/zenodo.10022040
title: Bundesweiter klinischer Krebsregisterdatensatz - Datenschema und Klassifikationen

description: Die Krebsregistrierung in Deutschland erfolgt auf der Basis von Landesgesetzen. Diese verpflichten medizinische Einrichtungen (v. a. niedergelassene Ärztinnen und Ärzte, pathologische Institute, Kliniken, Screening-Einheiten), neu auftretende Krebsfälle und definierte Ereignisse im Krankheits- bzw. Behandlungsverlauf an das zuständige Krebsregister zu melden.

Die Krebsregister der Bundesländer wiederum übermitteln nach Vorgabe des Bundeskrebsregisterdatengesetzes (BKRG) einmal jährlich Angaben zu neu erfassten Erkrankungsfällen an das Zentrum für Krebsregisterdaten (ZfKD) am Robert Koch-Institut. Das ZfKD prüft die Qualität der Daten, führt sie zu einem bundesweiten Datensatz zusammen und stellt sie auf Antrag für wissenschaftliche Forschungsprojekte zur Verfügung.

In diesem Repository werden begleitende Informationen zu Struktur und Klassifikationen des bundesweiten ZfKD-Datensatzes bereitgestellt.

Die hier verwendeten Klassifikationen spiegeln den derzeitigen Arbeitsstand des ZfKD wider. Ein wesentliches Ziel des Repositories ist es, diesen Stand möglichst transparent abzubilden und beteiligte Akteure zur weiteren gemeinsamen Harmonisierung von Standards einzuladen.
description: 💡 Der ZfKD-Datensatz ist nicht öffentlich zugänglich, kann aber auf Antrag für wissenschaftliche Forschungszwecke genutzt werden. Bitte verwenden Sie für Fragen zur Antragstellung die oben genannte E-Mail-Adresse oder das auf der Internetseite des ZfKD bereitgestellte Kontaktformular. Informationen zum gesetzlichen Auftrag, zu Methoden und Veröffentlichungen des ZfKD erhalten Sie ebenfalls auf den Internetseiten des ZfKD. Bitte beachten Sie, dass das ZfKD an den Daten, die von den Krebsregistern übermittelt wurden, keine Änderungen vornimmt.
DOI: 10.15468/dl.ms36py
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 4 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "Geometry" : [
 "POLYGON ((149.209431 -35.93107, 149.209431 -35.935562, 149.195956 -35.935562, 149.195956 -35.940053, 149.204939 -35.940053, 149.204939 -35.942299, 149.202693 -35.942299, 149.202693 -35.946791, 149.211676 -35.946791, 149.211676 -35.942299, 149.216168 -35.942299, 149.216168 -35.940053, 149.211676 -35.940053, 149.211676 -35.935562, 149.216168 -35.935562, 149.216168 -35.933316, 149.211676 -35.933316, 149.211676 -35.93107, 149.209431 -35.93107))"
 ]
}

 The dataset includes 4 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0048125-240626123714530/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.13219870
title: bioimage.io upload: ilastik/platynereis_em_training_data

description: View on bioimage.io # Platynereis EM Traning Data 

Platynereis EM Segmentation Training Data

Training data for segmentation of cellular membranes, nuclei, cuticle and cilia in Platynereis dumerilii.
The training data is extracted from a whole body EM volume of a Platynereis larva that was used
to train networks for segmentation in Whole-body integration of gene expression and single-cell morphology.
For each organelle several blocks of training data are available, extracted at dfferent resolutions:
20x20x25nm for cellular membranes, 80x80x100nm for nuclei, 40x40x50nm for cuticle and 10x10x25nm for cilia.
description: Training data for EM segmentation of cellular membranes, nuclei, cuticle and cilia in Platynereis.
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.5281/zenodo.13219871
title: bioimage.io upload: ilastik/platynereis_em_training_data

description: View on bioimage.io # Platynereis EM Traning Data 

Platynereis EM Segmentation Training Data

Training data for segmentation of cellular membranes, nuclei, cuticle and cilia in Platynereis dumerilii.
The training data is extracted from a whole body EM volume of a Platynereis larva that was used
to train networks for segmentation in Whole-body integration of gene expression and single-cell morphology.
For each organelle several blocks of training data are available, extracted at dfferent resolutions:
20x20x25nm for cellular membranes, 80x80x100nm for nuclei, 40x40x50nm for cuticle and 10x10x25nm for cilia.
description: Training data for EM segmentation of cellular membranes, nuclei, cuticle and cilia in Platynereis.
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.5281/zenodo.13219874
title: bioimage.io upload: zero/Dataset_CARE_2D_coli_DeepBacs

description: View on bioimage.io # Escherichia coli nucleoid denoising dataset - DeepBacs 

documentation at https://github.com/HenriquesLab/ZeroCostDL4Mic/wiki
description: Paired training and test images of H-NS-mScarlet-I expressing E. coli cells for image denoising.
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.5281/zenodo.13219875
title: bioimage.io upload: zero/Dataset_CARE_2D_coli_DeepBacs

description: View on bioimage.io # Escherichia coli nucleoid denoising dataset - DeepBacs 

documentation at https://github.com/HenriquesLab/ZeroCostDL4Mic/wiki
description: Paired training and test images of H-NS-mScarlet-I expressing E. coli cells for image denoising.
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.15468/dl.gc4j3g
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "Geometry" : [
 "POLYGON ((147.659829 -35.940053, 147.659829 -35.942299, 147.662075 -35.942299, 147.662075 -35.940053, 147.659829 -35.940053))"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0048127-240626123714530/datasets/export for details.
DOI: 10.5281/zenodo.13219876
title: bioimage.io upload: hpa/hpa-cell-image-segmentation-dataset

description: View on bioimage.io # HPA Cell Image Segmentation Dataset 

This dataset includes annotated cell images obtained from the Human Protein Atlas (http://www.proteinatlas.org), each image contains 4 channels (Microtubules, ER, Nuclei and Protein of Interest). The cells in each image are annotated with polygons and saved into GeoJSON format produced with Kaibu(https://kaibu.org) annotation tool.



hpa_cell_segmentation_dataset_v2_512x512_4train_159test.zip is an example dataset for running a deep learning-based interactive annotation tools in ImJoy (https://github.com/imjoy-team/imjoy-interactive-segmentation).

hpa_dataset_v2.zip is a full annotate image segmentation dataset


Utility functions in Python for reading the GeoJSON annotation can be found here: https://github.com/imjoy-team/kaibu-utils/blob/main/kaibu_utils/init.py
description: Annotated images from the Human Protein Atlas for cell segmentation
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.5281/zenodo.13219877
title: bioimage.io upload: hpa/hpa-cell-image-segmentation-dataset

description: View on bioimage.io # HPA Cell Image Segmentation Dataset 

This dataset includes annotated cell images obtained from the Human Protein Atlas (http://www.proteinatlas.org), each image contains 4 channels (Microtubules, ER, Nuclei and Protein of Interest). The cells in each image are annotated with polygons and saved into GeoJSON format produced with Kaibu(https://kaibu.org) annotation tool.



hpa_cell_segmentation_dataset_v2_512x512_4train_159test.zip is an example dataset for running a deep learning-based interactive annotation tools in ImJoy (https://github.com/imjoy-team/imjoy-interactive-segmentation).

hpa_dataset_v2.zip is a full annotate image segmentation dataset


Utility functions in Python for reading the GeoJSON annotation can be found here: https://github.com/imjoy-team/kaibu-utils/blob/main/kaibu_utils/init.py
description: Annotated images from the Human Protein Atlas for cell segmentation
(Uploaded via https://bioimage.io)
DOI: 10.15131/shef.data.26476000
title: Track Vertical Uplift Results Supplementary Data

description: Dataset comprising the results of railway track vertical displacement testing. Data acquired from field measurements and processed to normalise vertical displacement values as described with the accompanying publication.This data is to accompany the publication on this research.Data is stored as a combined CSV file for number of unclipped sleepers either side of the centre (0-7).
DOI: 10.15131/shef.data.26476000.v1
title: Track Vertical Uplift Results Supplementary Data

description: Dataset comprising the results of railway track vertical displacement testing. Data acquired from field measurements and processed to normalise vertical displacement values as described with the accompanying publication.This data is to accompany the publication on this research.Data is stored as a combined CSV file for number of unclipped sleepers either side of the centre (0-7).
DOI: 10.5281/zenodo.13219894
title: bioimage.io upload: ilastik/tnbc

description: View on bioimage.io # Segmentation of Nuclei in Histopathology Images 

Nucleus Segmentation Training Data

Traning data for instance segmentation of nuclei in H&E brightfield images. This dataset was published in https://doi.org/10.1109/TMI.2018.2865709.
description: Dataset of H&E Brightfield images with nucleus instance annotations. Contains 50 annotated images, divided into 11 patients.
(Uploaded via https://bioimage.io)