chexpert

সতর্কতা: ম্যানুয়াল ডাউনলোড প্রয়োজন। নীচের নির্দেশাবলী দেখুন.

• বর্ণনা :

CheXpert হল বুকের এক্স-রেগুলির একটি বৃহৎ ডেটাসেট এবং স্বয়ংক্রিয় বুকের এক্স-রে ব্যাখ্যার জন্য প্রতিযোগিতা, যেটিতে অনিশ্চয়তা লেবেল এবং রেডিওলজিস্ট-লেবেলযুক্ত রেফারেন্স স্ট্যান্ডার্ড মূল্যায়ন সেট রয়েছে। এটিতে 65,240 রোগীর 224,316টি বুকের রেডিওগ্রাফ রয়েছে, যেখানে বুকের রেডিওগ্রাফিক পরীক্ষা এবং সংশ্লিষ্ট রেডিওলজি রিপোর্টগুলি স্ট্যানফোর্ড হাসপাতাল থেকে পূর্ববর্তীভাবে সংগ্রহ করা হয়েছিল। প্রতিটি রিপোর্ট ইতিবাচক, নেতিবাচক বা অনিশ্চিত হিসাবে 14 টি পর্যবেক্ষণের উপস্থিতির জন্য লেবেল করা হয়েছিল। আমরা রিপোর্টের ব্যাপকতা এবং ক্লিনিকাল প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে 14 টি পর্যবেক্ষণের উপর সিদ্ধান্ত নিয়েছি।

CheXpert ডেটাসেটটি একটি গবেষণা ব্যবহারের চুক্তি পড়ার এবং সম্মত হওয়ার পরে আলাদাভাবে ডাউনলোড করতে হবে। এটি করতে, ওয়েবসাইটের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন, https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.image_classification.Chexpert

• সংস্করণ :

  • 3.1.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ডেটাসেটের আকার : Unknown size

• ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে ডাউনলোড_config.manual_dir-এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা download_config.manual_dir করতে হবে ( ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ডিফল্ট):
  ডেটাসেট পৃষ্ঠায় আপনাকে অবশ্যই নিবন্ধন করতে হবে এবং ব্যবহারকারীর চুক্তিতে সম্মত হতে হবে: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ এর পরে, আপনাকে ম্যানুয়াল_ডির-এ CheXpert-v1.0-small ডিরেক্টরি রাখতে হবে। এটিতে সাব-ডিরেক্টরি থাকা উচিত: ট্রেন/ এবং বৈধ/ ছবি সহ এবং এছাড়াও train.csv এবং valid.csv ফাইল।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): অজানা

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(কোনটিই নয়, 3)	uint8
image_view	ক্লাসলেবেল		int64
লেবেল	সিকোয়েন্স (ক্লাসলেবেল)	(কোনটিই নয়,)	int64
নাম	পাঠ্য		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ): অনুপস্থিত।

• উদ্ধৃতি :

@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}
}