- Opis :
Zestaw danych MedMNIST dotyczących zapalenia płuc
Narzędzie PneumoniaMNIST opiera się na wcześniejszym zestawie danych obejmującym 5856 zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej u dzieci. Zadaniem jest klasyfikacja binarna zapalenia płuc w stosunku do normy. Źródłowy zbiór szkoleniowy jest dzielony w stosunku 9:1 na zbiór uczący i weryfikacyjny, a jego źródłowy zbiór weryfikacyjny jest używany jako zbiór testowy. Obrazy źródłowe są w skali szarości, a ich rozmiary to (384–2916) × (127–2713). Obrazy są przycinane do środka, a rozmiar okna wynosi krótsza krawędź i zmieniany na 1 × 28 × 28.
Strona główna : https://medmnist.com//
Kod źródłowy :
tfds.datasets.pneumonia_mnist.Builder
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Wersja pierwsza.
-
Rozmiar pobierania :
Unknown size
Rozmiar zbioru danych :
3.66 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'test' | 624 |
'train' | 4708 |
'val' | 524 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
obraz | Obraz | (28, 28, 1) | uint8 | |
etykieta | Etykieta klasy | int64 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):('image', 'label')
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@article{yang2023medmnist,
title={Medmnist v2-a large-scale lightweight benchmark for 2d and 3d biomedical image classification},
author={Yang, Jiancheng and Shi, Rui and Wei, Donglai and Liu, Zequan and Zhao, Lin and Ke, Bilian and Pfister, Hanspeter and Ni, Bingbing},
journal={Scientific Data},
volume={10},
number={1},
pages={41},
year={2023},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}