chexpert

• คำอธิบาย :

CheXpert เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเอกซเรย์ทรวงอกและการแข่งขันสำหรับการแปลผลเอกซเรย์ทรวงอกแบบอัตโนมัติ ซึ่งมีป้ายกำกับความไม่แน่นอนและชุดการประเมินมาตรฐานอ้างอิงที่มีป้ายกำกับโดยนักรังสีวิทยา ประกอบด้วยภาพถ่ายรังสีทรวงอก 224,316 ภาพของผู้ป่วย 65,240 ราย ซึ่งการตรวจภาพรังสีทรวงอกและรายงานรังสีวิทยาที่เกี่ยวข้องได้รับการรวบรวมย้อนหลังจากโรงพยาบาลสแตนฟอร์ด รายงานแต่ละฉบับมีป้ายกำกับว่ามีข้อสังเกต 14 ข้อที่เป็นบวก ลบ หรือไม่แน่นอน เราตัดสินใจใช้ข้อสังเกต 14 ข้อตามความชุกในรายงานและความเกี่ยวข้องทางคลินิก

ต้องดาวน์โหลดชุดข้อมูล CheXpert แยกต่างหากหลังจากอ่านและยอมรับข้อตกลงการใช้งานวิจัย ในการทำเช่นนั้น โปรดทำตามคำแนะนำบนเว็บไซต์ https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

• รหัสที่มา : tfds.image_classification.Chexpert

• รุ่น :

  • 3.1.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : Unknown size

• ขนาดชุดข้อมูล : Unknown size

• คำแนะนำในการดาวน์โหลดด้วยตนเอง : ชุดข้อมูลนี้กำหนดให้คุณต้องดาวน์โหลดแหล่งข้อมูลด้วยตนเองลงใน download_config.manual_dir (ค่าเริ่มต้นเป็น ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  คุณต้องลงทะเบียนและยอมรับข้อตกลงผู้ใช้ในหน้าชุดข้อมูล: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ หลังจากนั้น คุณต้องใส่ไดเร็กทอรี CheXpert-v1.0-small ใน manual_dir ควรมีไดเร็กทอรีย่อย: train/ และ valid/ พร้อมรูปภาพ และไฟล์ train.csv และ valid.csv

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ไม่รู้จัก

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image_view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4)),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ): ไม่มี

• การอ้างอิง :

@article{DBLP:journals/corr/abs-1901-07031,
  author    = {Jeremy Irvin and Pranav Rajpurkar and Michael Ko and Yifan Yu and Silviana Ciurea{-}Ilcus and Chris Chute and Henrik Marklund and Behzad Haghgoo and Robyn L. Ball and Katie Shpanskaya and Jayne Seekins and David A. Mong and Safwan S. Halabi and Jesse K. Sandberg and Ricky Jones and David B. Larson and Curtis P. Langlotz and Bhavik N. Patel and Matthew P. Lungren and Andrew Y. Ng},
  title     = {CheXpert: {A} Large Chest Radiograph Dataset with Uncertainty Labels and Expert Comparison},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1901.07031},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1901.07031},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1901.07031},
  timestamp = {Fri, 01 Feb 2019 13:39:59 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1901-07031},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}