колоректальная_гистология

Описание :

Классификация текстур в гистологии колоректального рака. Каждый пример представляет собой изображение RGB размером 150 x 150 x 3 одного из 8 классов.

Домашняя страница : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG.
Исходный код : tfds.image_classification.ColorectalHistology .
Версии :
- 2.0.0 (по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
Размер загрузки : 246.14 MiB
Размер набора данных : 179.23 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)
Расколы :

Расколоть	Примеры
`'train'`	5000

Структура функции :

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

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
имя файла	Текст		нить
изображение	Изображение	(150, 150, 3)	uint8
этикетка	Класслейбл		int64	Восемь классов: 0: «опухолевый эпителий», 1: «простая строма», 2: «сложная строма» (строма, содержащая отдельные опухолевые клетки и/или отдельные иммунные клетки), 3: «конгломераты иммунных клеток», 4: «обломки» и слизь», 5: «железы слизистой оболочки», 6: «жировая ткань» и 7: «фон».

Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

Цитата :

@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}
}