전문가

  • 설명 :

CheXpert는 흉부 X선과 자동화된 흉부 X선 해석을 위한 경쟁의 대규모 데이터 세트로, 불확실성 레이블과 방사선 전문의 레이블 참조 표준 평가 세트를 특징으로 합니다. 65,240명의 환자에 대한 224,316장의 흉부 방사선 사진으로 구성되어 있으며 흉부 방사선 검사 및 관련 방사선 보고서는 Stanford 병원에서 후향적으로 수집되었습니다. 각 보고서는 14개의 관찰이 있는지에 대해 긍정적, 부정적 또는 불확실한 것으로 레이블이 지정되었습니다. 보고서의 유병률과 임상적 관련성을 기반으로 14개의 관찰 결과를 결정했습니다.

CheXpert 데이터 세트는 연구 사용 계약을 읽고 동의한 후 별도로 다운로드해야 합니다. 그렇게 하려면 웹사이트( https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ )의 지침을 따르십시오.

  • 추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색

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

  • 소스 코드 : tfds.image_classification.Chexpert

  • 버전 :

    • 3.1.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

  • 다운로드 크기 : Unknown size

  • 데이터세트 크기 : Unknown size

  • 수동 다운로드 지침 : 이 데이터 세트는 원본 데이터를 download_config.manual_dir에 수동으로 download_config.manual_dir 해야 합니다(기본값은 ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ).
    데이터 세트 페이지에서 등록 하고 사용자 계약에 동의해야 합니다. 여기에는 이미지가 포함된 train/ 및 valid/와 train.csv 및 valid.csv 파일이 포함된 하위 디렉터리가 포함되어야 합니다.

  • 자동 캐시 됨( 문서 ): 알 수 없음

  • 분할 :

나뉘다 예
  • 기능 구조 :
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),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
이미지 뷰 클래스 레이블 int64
상표 시퀀스(클래스 레이블) (없음,) int64
이름 텍스트 끈
@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}
}