- Descrição :
Classificação de texturas na histologia do câncer colorretal. Cada exemplo é uma imagem RGB de 150 x 150 x 3 de uma das 8 classes.
Página inicial : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG
Código fonte :
tfds.image_classification.ColorectalHistology
Versões :
-
2.0.0
(padrão): Nova API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamanho do download :
246.14 MiB
Tamanho do conjunto de dados :
179.23 MiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): somente quando
shuffle_files=False
(train)Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'train' | 5.000 |
- Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(150, 150, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
nome do arquivo | Texto | corda | ||
imagem | Imagem | (150, 150, 3) | uint8 | |
rótulo | ClassLabel | int64 | Oito classes: 0: 'epitélio tumoral', 1: 'estroma simples', 2: 'estroma complexo' (estroma que contém células tumorais únicas e/ou células imunes únicas), 3: 'conglomerados de células imunológicas', 4: 'resíduos e muco', 5: 'glândulas mucosas', 6: 'tecido adiposo' e 7: 'fundo'. |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):('image', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@article{kather2016multi,
title={Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology},
author={Kather, Jakob Nikolas and Weis, Cleo-Aron and Bianconi, Francesco and Melchers, Susanne M and Schad, Lothar R and Gaiser, Timo and Marx, Alexander and Z{"o}llner, Frank Gerrit},
journal={Scientific reports},
volume={6},
pages={27988},
year={2016},
publisher={Nature Publishing Group}
}