curated_breast_imaging_ddsm,curated_breast_imaging_ddsm

• Wizualizacja : Eksploruj w regionie Poznaj swoje dane north_east

• opis :

CBIS-DDSM (Curated Breast Imaging Subset of DDSM) to zaktualizowana i ustandaryzowana wersja cyfrowej bazy danych do mammografii przesiewowej (DDSM). DDSM to baza danych zawierająca 2620 zeskanowanych badań mammograficznych. Zawiera normalne, łagodne i złośliwe przypadki ze zweryfikowanymi informacjami patologicznymi.

Domyślna konfiguracja składa się z łat wyodrębnionych z oryginalnych mammogramów, zgodnie z opisem z ( http://arxiv.org/abs/1708.09427 ), w celu ułożenia zadania do rozwiązania w tradycyjnym ustawieniu klasyfikacji obrazów.

• Strona główna : https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM

• Kod źródłowy : tfds.image_classification.CuratedBreastImagingDDSM

• Wersje :

  • 2.0.1 : Nowy podzielony interfejs API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.0 (domyślnie): Lepsze próbkowanie przycinania ( https://github.com/tensorflow/datasets/pull/2502 )

• Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do download_config.manual_dir (domyślnie ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Możesz pobrać obrazy z https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM

Ponieważ do pobierania i odczytywania obrazów zawartych w zbiorze danych potrzebne jest specjalne oprogramowanie i biblioteki, TFDS zakłada, że ​​użytkownik pobrał oryginalne pliki DCIM i przekonwertował je na format PNG.

Następujące polecenia (lub ich odpowiedniki) powinny być używane do generowania plików PNG, aby zagwarantować powtarzalność wyników:

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

Wynikowe obrazy należy umieścić w manual_dir , na przykład: <manual_dir>/Mass-Training_P_01981_RIGHT_MLO_1/1.3.6.../000000.png .

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Cytat :

@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 (domyślna konfiguracja)

• Opis konfiguracji : Łaty zawierające przypadki zwapnień i mas oraz ścieżki bez nieprawidłowości. Zaprojektowany jako tradycyjne 5-klasowe zadanie klasyfikacyjne.

• Rozmiar pliku do pobrania : 2.01 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 801.46 MiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

curated_breast_imaging_ddsm/original-calc

• Opis konfiguracji : Oryginalne obrazy przypadków zwapnień skompresowane w bezstratnym formacie PNG.

• Rozmiar pliku do pobrania : 1.06 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 4.42 GiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
        'calc_distribution': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
        'calc_type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=48),
        'id': int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

curated_breast_imaging_ddsm/original-mass

• Opis konfiguracji : Oryginalne obrazy przypadków masowych skompresowane w bezstratnym formacie PNG.

• Rozmiar pliku do pobrania : 966.57 KiB

• Rozmiar zestawu danych : 4.80 GiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'abnormalities': Sequence({
        'assessment': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
        'id': int32,
        'mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
        'mass_margins': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
        'mass_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21),
        'pathology': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'subtlety': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    }),
    'breast': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'patient': Text(shape=(), dtype=string),
    'view': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):