paludisme

• Description :

L’ensemble de données sur le paludisme contient un total de 27 558 images de cellules avec des instances égales de cellules parasitées et non infectées provenant des images de frottis sanguins minces de cellules segmentées.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932

• Code source : tfds.datasets.malaria.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : Aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 337.08 MiB

• Taille de l'ensemble de données : 317.62 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'train'	27 558

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@article{rajaraman2018pre,
  title={Pre-trained convolutional neural networks as feature extractors toward
  improved malaria parasite detection in thin blood smear images},
  author={Rajaraman, Sivaramakrishnan and Antani, Sameer K and Poostchi, Mahdieh
  and Silamut, Kamolrat and Hossain, Md A and Maude, Richard J and Jaeger,
  Stefan and Thoma, George R},
  journal={PeerJ},
  volume={6},
  pages={e4568},
  year={2018},
  publisher={PeerJ Inc.}
}