- Descrizione :
Set di dati sulla polmonite MedMNIST
PneumoniaMNIST si basa su un set di dati precedente di 5.856 immagini radiografiche del torace pediatriche. Il compito è la classificazione in classi binarie della polmonite rispetto al normale. Il set di training di origine viene suddiviso con un rapporto di 9:1 in set di training e set di convalida e utilizza il set di convalida di origine come set di test. Le immagini sorgente sono in scala di grigi e le loro dimensioni sono (384–2.916) × (127–2.713). Le immagini vengono ritagliate al centro con una dimensione della finestra pari alla lunghezza del bordo corto e ridimensionate in 1 × 28 × 28.
Pagina iniziale : https://medmnist.com//
Codice sorgente :
tfds.datasets.pneumonia_mnist.Builder
Versioni :
-
1.0.0
(impostazione predefinita): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensioni del set di dati :
Unknown size
Memorizzato automaticamente nella cache ( documentazione ): sconosciuto
Divide :
Diviso | Esempi |
---|
- Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
immagine | Immagine | (28, 28, 1) | uint8 | |
etichetta | ClassLabel | int64 |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):('image', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ): Mancante.
Citazione :
@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}
}