• Descripción :

Conjunto de datos sobre neumonía de MedMNIST

El PneumoniaMNIST se basa en un conjunto de datos anterior de 5.856 imágenes de radiografías de tórax pediátricas. La tarea es clasificar la neumonía en clases binarias respecto de lo normal. El conjunto de entrenamiento de origen se divide con una proporción de 9:1 en conjuntos de entrenamiento y validación, y utiliza su conjunto de validación de origen como conjunto de prueba. Las imágenes de origen están en escala de grises y sus tamaños son (384–2916) × (127–2713). Las imágenes se recortan en el centro con un tamaño de ventana de la longitud del borde corto y se redimensionan a 1 × 28 × 28.

• Página de inicio : https://medmnist.com//

• Código fuente : tfds.datasets.pneumonia_mnist.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : 3.66 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (Ver documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}