• Description :

Ensemble de données MedMNIST sur la pneumonie

Le PneumoniaMNIST est basé sur un ensemble de données antérieur de 5 856 images de radiographie thoracique pédiatrique. La tâche consiste à classer en classe binaire la pneumonie par rapport à la normale. L'ensemble de formation source est divisé selon un rapport de 9 : 1 en ensemble de formation et de validation, et utilise son ensemble de validation source comme ensemble de test. Les images sources sont en échelle de gris et leurs tailles sont (384 à 2 916) × (127 à 2 713). Les images sont rognées au centre avec une taille de fenêtre égale à la longueur du bord court et redimensionnées en 1 × 28 × 28.

• Page d'accueil : https://medmnist.com//

• Code source : tfds.datasets.pneumonia_mnist.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille de l'ensemble de données : 3.66 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) : manquant.

• Citation :

@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}
}