cheexpert

  • תיאור :

CheXpert הוא מערך נתונים גדול של צילומי רנטגן ותחרות עבור פרשנות אוטומטית של צילומי חזה, הכולל תוויות אי ודאות וערכות הערכה סטנדרטיות של רדיולוג. הוא מורכב מ-224,316 צילומי חזה של 65,240 חולים, כאשר בדיקות החזה והדו"חות הרדיולוגיים הקשורים נאספו בדיעבד מבית החולים סטנפורד. כל דוח סומן לנוכחות של 14 תצפיות כחיוביות, שליליות או לא ודאיות. החלטנו על 14 התצפיות על סמך השכיחות בדוחות והרלוונטיות הקלינית.

יש להוריד את מערך הנתונים של CheXpert בנפרד לאחר קריאה והסכמה להסכם שימוש במחקר. לשם כך, אנא עקבו אחר ההוראות באתר, https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

  • תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד

  • דף הבית : https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

  • קוד מקור : tfds.image_classification.Chexpert

  • גרסאות :

    • 3.1.0 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

  • גודל הורדה : Unknown size

  • גודל ערכת נתונים : Unknown size

  • הוראות הורדה ידניות : מערך נתונים זה מחייב אותך להוריד את נתוני המקור באופן ידני אל download_config.manual_dir (ברירת המחדל היא ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    עליך להירשם ולהסכים להסכם המשתמש בדף מערך הנתונים: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ לאחר מכן, עליך לשים את הספרייה CheXpert-v1.0-small ב-manual_dir. זה צריך להכיל ספריות משנה: train/ ו-valid/ עם תמונות וגם קבצי train.csv ו-valid.csv.

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא ידוע

  • פיצולים :

לְפַצֵל דוגמאות
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image_view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4)),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
תמונה תמונה (אין, אין, 3) uint8
image_view ClassLabel int64
תווית Sequence (ClassLabel) (אף אחד,) int64
שֵׁם טֶקסט חוּט
@article{DBLP:journals/corr/abs-1901-07031,
  author    = {Jeremy Irvin and Pranav Rajpurkar and Michael Ko and Yifan Yu and Silviana Ciurea{-}Ilcus and Chris Chute and Henrik Marklund and Behzad Haghgoo and Robyn L. Ball and Katie Shpanskaya and Jayne Seekins and David A. Mong and Safwan S. Halabi and Jesse K. Sandberg and Ricky Jones and David B. Larson and Curtis P. Langlotz and Bhavik N. Patel and Matthew P. Lungren and Andrew Y. Ng},
  title     = {CheXpert: {A} Large Chest Radiograph Dataset with Uncertainty Labels and Expert Comparison},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1901.07031},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1901.07031},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1901.07031},
  timestamp = {Fri, 01 Feb 2019 13:39:59 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1901-07031},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}