- Descrição :
Conjunto de dados de pneumonia MedMNIST
O PneumoniaMNIST é baseado em um conjunto de dados anterior de 5.856 imagens pediátricas de radiografia de tórax. A tarefa é a classificação da pneumonia em classe binária em relação ao normal. O conjunto de treinamento de origem é dividido com uma proporção de 9:1 em conjunto de treinamento e validação e usa seu conjunto de validação de origem como conjunto de teste. As imagens de origem estão em escala de cinza e seus tamanhos são (384–2.916) × (127–2.713). As imagens são cortadas no centro com um tamanho de janela igual ao comprimento da borda curta e redimensionadas para 1 × 28 × 28.
Página inicial : https://medmnist.com//
Código fonte :
tfds.datasets.pneumonia_mnist.BuilderVersões :
-
1.0.0(padrão): versão inicial.
-
Tamanho do download :
Unknown sizeTamanho do conjunto de dados :
3.66 MiBArmazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Divisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'test' | 624 |
'train' | 4.708 |
'val' | 524 |
- Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Documentação de recursos :
| Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| RecursosDict | ||||
| imagem | Imagem | (28, 28, 1) | uint8 | |
| rótulo | ClassLabel | int64 |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised):('image', 'label')Figura ( tfds.show_examples ):
Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.
Citação :
@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}
}