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विशेषज्ञexp

  • विवरण:

CheXpert छाती के एक्स-रे का एक बड़ा डेटासेट और स्वचालित छाती एक्स-रे व्याख्या के लिए प्रतिस्पर्धा है, जिसमें अनिश्चितता लेबल और रेडियोलॉजिस्ट-लेबल संदर्भ मानक मूल्यांकन सेट शामिल हैं। इसमें 65,240 रोगियों के 224,316 छाती रेडियोग्राफ शामिल हैं, जहां छाती रेडियोग्राफिक परीक्षाएं और संबंधित रेडियोलॉजी रिपोर्ट स्टैनफोर्ड अस्पताल से पूर्वव्यापी रूप से एकत्र की गई थीं। प्रत्येक रिपोर्ट को सकारात्मक, नकारात्मक या अनिश्चित के रूप में 14 टिप्पणियों की उपस्थिति के लिए लेबल किया गया था। हमने रिपोर्ट और नैदानिक ​​प्रासंगिकता में व्यापकता के आधार पर 14 टिप्पणियों पर निर्णय लिया।

रिसर्च यूज एग्रीमेंट को पढ़ने और सहमत होने के बाद CheXpert डेटासेट अलग से डाउनलोड किया जाना चाहिए। ऐसा करने के लिए, वेबसाइट पर निर्देशों का पालन करें, https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

  • होमपेज: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/

  • स्रोत कोड: tfds.image_classification.Chexpert

  • संस्करण:

    • 3.1.0 (डिफ़ॉल्ट): नहीं रिलीज नोट्स।
  • डाउनलोड का आकार: Unknown size

  • डेटासेट का आकार: Unknown size

  • मैनुअल डाउनलोड के निर्देश: यह डेटासेट आप में मैन्युअल रूप से स्रोत डेटा डाउनलोड करने के लिए की आवश्यकता है download_config.manual_dir (करने के लिए डिफ़ॉल्ट ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    आप रजिस्टर और डाटासेट पृष्ठ पर उपयोगकर्ता समझौते से सहमत होना होगा: https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/ बाद में, आप manual_dir में CheXpert-v1.0-छोटे निर्देशिका डाल करने के लिए की है। इसमें उपनिर्देशिकाएँ होनी चाहिए: ट्रेन/और मान्य/ छवियों के साथ और ट्रेन.सीएसवी और मान्य.सीएसवी फाइलें भी।

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): अज्ञात

  • विभाजन:

विभाजित करें उदाहरण
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_view': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4)),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • पर्यवेक्षित कुंजियों (देखें as_supervised डॉक ): ('image', 'label')

  • चित्रा ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं।

  • उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): लापता।

  • प्रशस्ति पत्र:

@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}
}