কোলোরেক্টাল_হিস্টোলজি

• ভিজ্যুয়ালাইজেশন : আপনার ডেটা জানুন

• বর্ণনা :

কোলোরেক্টাল ক্যান্সার হিস্টোলজিতে টেক্সচারের শ্রেণীবিভাগ। প্রতিটি উদাহরণ হল একটি 150 x 150 x 3 আরজিবি চিত্র 8টি ক্লাসের একটি।

• হোমপেজ : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG

• সোর্স কোড : tfds.image_classification.ColorectalHistology

• সংস্করণ :

  • 2.0.0 (ডিফল্ট): নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ডাউনলোড সাইজ : 246.14 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 179.23 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	5,000

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(150, 150, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ফাইলের নাম	পাঠ্য		স্ট্রিং
ইমেজ	ছবি	(150, 150, 3)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64	আটটি শ্রেণী: 0: 'টিউমার এপিথেলিয়াম', 1: 'সাধারণ স্ট্রোমা', 2: 'জটিল স্ট্রোমা' (স্ট্রোমা যাতে একক টিউমার কোষ এবং/অথবা একক ইমিউন কোষ থাকে), 3: 'ইমিউন সেল কংগ্লোমারেটস', 4: 'আবশেষ এবং শ্লেষ্মা', 5: 'মিউকোসাল গ্রন্থি', 6: 'অ্যাডিপোজ টিস্যু', এবং 7: 'পটভূমি'।

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

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{kather2016multi,
  title={Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology},
  author={Kather, Jakob Nikolas and Weis, Cleo-Aron and Bianconi, Francesco and Melchers, Susanne M and Schad, Lothar R and Gaiser, Timo and Marx, Alexander and Z{"o}llner, Frank Gerrit},
  journal={Scientific reports},
  volume={6},
  pages={27988},
  year={2016},
  publisher={Nature Publishing Group}
}