pneumonia_mnist

  • বর্ণনা :

MedMNIST নিউমোনিয়া ডেটাসেট

নিউমোনিয়াএমএনআইএসটি 5,856টি পেডিয়াট্রিক বুকের এক্স-রে চিত্রের পূর্ববর্তী ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে তৈরি। কাজটি হল স্বাভাবিকের বিপরীতে নিউমোনিয়ার বাইনারি-শ্রেণি শ্রেণীবিভাগ। উত্স প্রশিক্ষণ সেটটি 9:1 অনুপাতের সাথে প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটে বিভক্ত হয় এবং এর উত্স বৈধতা সেটটিকে পরীক্ষা সেট হিসাবে ব্যবহার করুন। উৎস চিত্রগুলি ধূসর-স্কেল, এবং তাদের আকার (384–2,916) × (127–2,713)। ছোট প্রান্তের দৈর্ঘ্যের একটি উইন্ডো আকারের সাথে চিত্রগুলিকে কেন্দ্রে কাটা হয় এবং 1 × 28 × 28 এ পুনরায় আকার দেওয়া হয়।

বিভক্ত উদাহরণ
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
ইমেজ ছবি (২৮, ২৮, ১) uint8
লেবেল ক্লাসলেবেল int64
  • তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

  • চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

  • উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ): অনুপস্থিত।

  • উদ্ধৃতি :

@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}
}