विशेषज्ञ

चेतावनी: मैन्युअल डाउनलोड आवश्यक है। नीचे निर्देश देखें।

• विवरण :

CheXpert चेस्ट एक्स-रे का एक बड़ा डेटासेट है और स्वचालित चेस्ट एक्स-रे व्याख्या के लिए प्रतियोगिता है, जिसमें अनिश्चितता लेबल और रेडियोलॉजिस्ट-लेबल वाले संदर्भ मानक मूल्यांकन सेट शामिल हैं। इसमें 65,240 रोगियों के 224,316 छाती के रेडियोग्राफ शामिल हैं, जहां छाती की रेडियोग्राफिक परीक्षाएं और संबंधित रेडियोलॉजी रिपोर्ट स्टैनफोर्ड अस्पताल से पूर्वव्यापी रूप से एकत्र की गई थीं। प्रत्येक रिपोर्ट को 14 टिप्पणियों की उपस्थिति के लिए सकारात्मक, नकारात्मक या अनिश्चित के रूप में लेबल किया गया था। हमने रिपोर्ट और नैदानिक ​​​​प्रासंगिकता में व्यापकता के आधार पर 14 टिप्पणियों पर निर्णय लिया।

अनुसंधान उपयोग समझौते को पढ़ने और उससे सहमत होने के बाद CheXpert डेटासेट को अलग से डाउनलोड किया जाना चाहिए। ऐसा करने के लिए, कृपया वेबसाइट https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ पर दिए गए निर्देशों का पालन करें

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.Chexpert

• संस्करण :

  • 3.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : Unknown size

• मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
  आपको डेटासेट पृष्ठ पर उपयोगकर्ता समझौते को पंजीकृत और सहमत होना होगा: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ इसके बाद, आपको मैन्युअल_डीआईआर में CheXpert-v1.0-small निर्देशिका डालनी होगी। इसमें उपनिर्देशिकाएं शामिल होनी चाहिए: ट्रेन/ और वैध/ छवियों के साथ और साथ ही ट्रेन.सीएसवी और वैध.सीएसवी फाइलें।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): अज्ञात

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
image_view	क्लासलेबल		int64
लेबल	अनुक्रम (कक्षा लेबल)	(कोई भी नहीं,)	int64
नाम	मूलपाठ		डोरी

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): गुम।

• उद्धरण :

@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}
}