колоректальная_гистология

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

Классификация текстур в гистологии колоректального рака. Каждый пример представляет собой RGB-изображение размером 150 x 150 x 3 одного из 8 классов.

• Домашняя страница : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG

• Исходный код : tfds.image_classification.ColorectalHistology

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 246.14 MiB

• Размер набора данных : 179.23 MiB .

• Автокэширование ( документация ): только когда shuffle_files=False (поезд)

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(150, 150, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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}
}