curated_breast_imaging_ddsm

  • Opis :

CBIS-DDSM (Curated Breast Imaging Subset of DDSM) to zaktualizowana i ujednolicona wersja cyfrowej bazy danych mammografii przesiewowej (DDSM). DDSM to baza danych zawierająca 2620 badań mammograficznych na kliszy skanowanej. Zawiera przypadki normalne, łagodne i złośliwe ze zweryfikowanymi informacjami o patologii.

Domyślna konfiguracja składa się z fragmentów wyodrębnionych z oryginalnych mammogramów, zgodnie z opisem z ( http://arxiv.org/abs/1708.09427 ), aby określić zadanie do rozwiązania w ramach tradycyjnego ustawienia klasyfikacji obrazów.

Ponieważ do pobrania i odczytania obrazów zawartych w zbiorze danych potrzebne jest specjalne oprogramowanie i biblioteki, TFDS zakłada, że ​​użytkownik pobrał oryginalne pliki DCIM i przekonwertował je do formatu PNG.

Aby wygenerować pliki PNG, należy użyć następujących poleceń (lub ich odpowiedników), aby zagwarantować powtarzalność wyników:

find $DATASET_DCIM_DIR -name '*.dcm' | \
xargs -n1 -P8 -I{} bash -c 'f={}; dcmj2pnm $f | convert - ${f/.dcm/.png}'

Wynikowe obrazy należy umieścić w manual_dir , np.: <manual_dir>/Mass-Training_P_01981_RIGHT_MLO_1/1.3.6.../000000.png .

@misc{CBIS_DDSM_Citation,
  doi = {10.7937/k9/tcia.2016.7o02s9cy},
  url = {https://wiki.cancerimagingarchive.net/x/lZNXAQ},
  author = {Sawyer-Lee,  Rebecca and Gimenez,  Francisco and Hoogi,  Assaf and Rubin,  Daniel},
  title = {Curated Breast Imaging Subset of DDSM},
  publisher = {The Cancer Imaging Archive},
  year = {2016},
}
@article{TCIA_Citation,
  author = {
    K. Clark and B. Vendt and K. Smith and J. Freymann and J. Kirby and
    P. Koppel and S. Moore and S. Phillips and D. Maffitt and M. Pringle and
    L. Tarbox and F. Prior
  },
  title = { {The Cancer Imaging Archive (TCIA): Maintaining and Operating a
  Public Information Repository} },
  journal = {Journal of Digital Imaging},
  volume = {26},
  month = {December},
  year = {2013},
  pages = {1045-1057},
}
@article{DBLP:journals/corr/abs-1708-09427,
  author    = {Li Shen},
  title     = {End-to-end Training for Whole Image Breast Cancer Diagnosis using
               An All Convolutional Design},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1708.09427},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1708.09427},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1708.09427},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:35 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1708-09427},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

curated_breast_imaging_ddsm/patches (konfiguracja domyślna)

  • Opis konfiguracji : Poprawki zawierające przypadki zwapnienia i masy, a także ścieżki bez nieprawidłowości. Zaprojektowane jako tradycyjne zadanie klasyfikacji 5-klasowej.

  • Rozmiar pliku do pobrania : 2.01 MiB

  • Rozmiar zbioru danych : 801.46 MiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'test' 9770
'train' 49780
'validation' 5580
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
ID Tekst strunowy
obraz Obraz (Brak, Brak, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

curated_breast_imaging_ddsm/original-calc

  • Opis konfiguracji : Oryginalne obrazy przypadków zwapnień skompresowane w bezstratnym formacie PNG.

  • Rozmiar pliku do pobrania : 1.06 MiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.42 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'test' 284
'train' 1227
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
        'calc_distribution': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
        'calc_type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=48),
        'id': int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
nieprawidłowości Sekwencja
nieprawidłowości/ocena Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/calc_distribution Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/typ_calc Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/id Napinacz int32
nieprawidłowości/maska Obraz (Brak, Brak, 1) uint8
nieprawidłowości/patologia Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/subtelność Etykieta klasy int64
pierś Etykieta klasy int64
ID Tekst strunowy
obraz Obraz (Brak, Brak, 1) uint8
pacjent Tekst strunowy
pogląd Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

curated_breast_imaging_ddsm/original-mass

  • Opis konfiguracji : Oryginalne obrazy masowych przypadków skompresowane w bezstratnym formacie PNG.

  • Rozmiar pliku do pobrania : 966.57 KiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.80 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'test' 348
'train' 1166
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
        'id': int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
        'mass_margins': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
        'mass_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
nieprawidłowości Sekwencja
nieprawidłowości/ocena Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/id Napinacz int32
nieprawidłowości/maska Obraz (Brak, Brak, 1) uint8
nieprawidłowości/marginesy_masy Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/kształt_masy Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/patologia Etykieta klasy int64
nieprawidłowości/subtelność Etykieta klasy int64
pierś Etykieta klasy int64
ID Tekst strunowy
obraz Obraz (Brak, Brak, 1) uint8
pacjent Tekst strunowy
pogląd Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie