- คำอธิบาย :
ชุดข้อมูลโรคปอดบวม MedMNIST
โรคปอดบวมMNIST อิงตามชุดข้อมูลก่อนหน้าของภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอกในเด็กจำนวน 5,856 ภาพ ภารกิจคือการจำแนกโรคปอดบวมในระดับไบนารีเทียบกับปกติ ชุดการฝึกแหล่งที่มาจะแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและการตรวจสอบความถูกต้องในอัตราส่วน 9:1 และใช้ชุดการตรวจสอบแหล่งที่มาเป็นชุดการทดสอบ ภาพต้นฉบับเป็นระดับสีเทา และมีขนาด (384–2,916) × (127–2,713) รูปภาพจะถูกครอบตัดตรงกลางโดยมีขนาดหน้าต่างตามความยาวของขอบด้านสั้น และปรับขนาดเป็น 1 × 28 × 28
หน้าแรก : https://medmnist.com//
ซอร์สโค้ด :
tfds.datasets.pneumonia_mnist.Builder
รุ่น :
-
1.0.0
(ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
Unknown size
ขนาดชุดข้อมูล :
3.66 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'test' | 624 |
'train' | 4,708 |
'val' | 524 |
- โครงสร้างคุณสมบัติ :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภทD | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
ภาพ | ภาพ | (28, 28, 1) | uint8 | |
ฉลาก | ClassLabel | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'label')
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}