cheexpert

• Açıklama :

CheXpert, belirsizlik etiketleri ve radyolog etiketli referans standart değerlendirme setleri içeren, göğüs röntgeni ve otomatik göğüs röntgeni yorumu için rekabet içeren geniş bir veri kümesidir. 65.240 hastanın 224.316 akciğer grafisinden oluşmakta olup, akciğer röntgeni tetkikleri ve ilgili radyoloji raporları Stanford Hastanesi'nden retrospektif olarak toplanmıştır. Her rapor, 14 gözlemin varlığına göre pozitif, negatif veya belirsiz olarak etiketlendi. Raporlardaki prevalansa ve klinik anlamlılığa dayalı olarak 14 gözlemde karar kıldık.

CheXpert veri seti, bir Araştırma Kullanım Sözleşmesi okunup kabul edildikten sonra ayrı olarak indirilmelidir. Bunu yapmak için lütfen https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ adresindeki web sitesindeki talimatları izleyin.

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.Chexpert

• sürümler :

  • 3.1.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : Unknown size

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ şeklindedir):
  Kayıt olmalı ve veri seti sayfasında kullanıcı sözleşmesini kabul etmelisiniz: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ Daha sonra, manual_dir'e CheXpert-v1.0-small dizinini koymanız gerekir. Alt dizinleri içermelidir: resimlerle birlikte train/ ve valid/ ve ayrıca train.csv ve valid.csv dosyaları.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Bilinmiyor

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.

• Alıntı :

@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}
}