curated_breast_imaging_ddsm,curated_breast_imaging_ddsm

El CBIS-DDSM (Subconjunto curado de imágenes mamarias de DDSM) es una versión actualizada y estandarizada de la base de datos digital para mamografías de detección (DDSM). El DDSM es una base de datos de 2620 estudios de mamografía de película escaneada. Contiene casos normales, benignos y malignos con información patológica verificada.

La configuración predeterminada está hecha de parches extraídos de las mamografías originales, siguiendo la descripción de http://arxiv.org/abs/1708.09427, para enmarcar la tarea a resolver en una configuración de clasificación de imágenes tradicional.

Debido a que se necesitan software y bibliotecas especiales para descargar y leer las imágenes contenidas en el conjunto de datos, TFDS asume que el usuario descargó los archivos DCIM originales y los convirtió a PNG.

Se deben utilizar los siguientes comandos (o equivalentes) para generar los archivos PNG, con el fin de garantizar resultados reproducibles:

find $DATASET_DCIM_DIR -name '*.dcm' | \
xargs -n1 -P8 -I{} bash -c 'f={}; dcmj2pnm $f | convert - ${f/.dcm/.png}'

Las imágenes resultantes deben colocarse en manual_dir , como: <manual_dir>/Mass-Training_P_01981_RIGHT_MLO_1/1.3.6.../000000.png .

@misc{CBIS_DDSM_Citation,
  doi = {10.7937/k9/tcia.2016.7o02s9cy},
  url = {https://wiki.cancerimagingarchive.net/x/lZNXAQ},
  author = {Sawyer-Lee,  Rebecca and Gimenez,  Francisco and Hoogi,  Assaf and Rubin,  Daniel},
  title = {Curated Breast Imaging Subset of DDSM},
  publisher = {The Cancer Imaging Archive},
  year = {2016},
}
@article{TCIA_Citation,
  author = {
    K. Clark and B. Vendt and K. Smith and J. Freymann and J. Kirby and
    P. Koppel and S. Moore and S. Phillips and D. Maffitt and M. Pringle and
    L. Tarbox and F. Prior
  },
  title = { {The Cancer Imaging Archive (TCIA): Maintaining and Operating a
  Public Information Repository} },
  journal = {Journal of Digital Imaging},
  volume = {26},
  month = {December},
  year = {2013},
  pages = {1045-1057},
}
@article{DBLP:journals/corr/abs-1708-09427,
  author    = {Li Shen},
  title     = {End-to-end Training for Whole Image Breast Cancer Diagnosis using
               An All Convolutional Design},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1708.09427},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1708.09427},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1708.09427},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:35 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1708-09427},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

curated_breast_imaging_ddsm/patches (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : parches que contienen casos de calsificación y masa, además de rutas sin anomalías. Diseñado como una tarea de clasificación tradicional de 5 clases.

  • Tamaño de la descarga : 2.01 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 801.46 MiB

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'test' 9,770
'train' 49,780
'validation' 5,580
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
identificación Texto tf.cadena
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 1) tf.uint8
etiqueta Etiqueta de clase tf.int64

Visualización

curated_breast_imaging_ddsm/original-calc

  • Descripción de la configuración : imágenes originales de los casos de calcificación comprimidas en PNG sin pérdidas.

  • Tamaño de la descarga : 1.06 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 4.42 GiB

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'test' 284
'train' 1,227
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
        'calc_distribution': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
        'calc_type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=48),
        'id': tf.int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=tf.uint8),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=tf.uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
anormalidades Secuencia
anomalías/evaluación Etiqueta de clase tf.int64
anormalidades/calc_distribution Etiqueta de clase tf.int64
anomalías/calc_type Etiqueta de clase tf.int64
anomalías/identificación Tensor tf.int32
anomalías/máscara Imagen (Ninguno, Ninguno, 1) tf.uint8
anormalidades/patología Etiqueta de clase tf.int64
anormalidades/sutilezas Etiqueta de clase tf.int64
seno Etiqueta de clase tf.int64
identificación Texto tf.cadena
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 1) tf.uint8
paciente Texto tf.cadena
vista Etiqueta de clase tf.int64

Visualización

curated_breast_imaging_ddsm/original-mass

  • Descripción de la configuración : imágenes originales de los casos masivos comprimidas en PNG sin pérdidas.

  • Tamaño de la descarga : 966.57 KiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 4.80 GiB

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'test' 348
'train' 1,166
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
        'id': tf.int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=tf.uint8),
        'mass_margins': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20),
        'mass_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=21),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=tf.uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
anormalidades Secuencia
anomalías/evaluación Etiqueta de clase tf.int64
anomalías/identificación Tensor tf.int32
anomalías/máscara Imagen (Ninguno, Ninguno, 1) tf.uint8
anormalidades/mass_margins Etiqueta de clase tf.int64
anomalías/masa_forma Etiqueta de clase tf.int64
anormalidades/patología Etiqueta de clase tf.int64
anormalidades/sutilezas Etiqueta de clase tf.int64
seno Etiqueta de clase tf.int64
identificación Texto tf.cadena
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 1) tf.uint8
paciente Texto tf.cadena
vista Etiqueta de clase tf.int64

Visualización