Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
CBIS-DDSM (Tập hợp hình ảnh vú được tuyển chọn của DDSM) là phiên bản cập nhật và chuẩn hóa của Cơ sở dữ liệu kỹ thuật số để chụp nhũ ảnh sàng lọc (DDSM). DDSM là một cơ sở dữ liệu gồm 2.620 nghiên cứu về phim chụp nhũ ảnh được quét. Nó chứa các trường hợp bình thường, lành tính và ác tính với thông tin bệnh lý đã được xác minh.
Cấu hình mặc định được tạo từ các bản vá trích xuất từ ảnh chụp quang tuyến vú ban đầu, theo mô tả từ ( http://arxiv.org/abs/1708.09427 ), nhằm tạo khung cho nhiệm vụ cần giải quyết trong cài đặt phân loại hình ảnh truyền thống.
Trang chủ : https://wiki.Cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM
Mã nguồn :
tfds.image_classification.CuratedBreastImagingDDSM
Phiên bản :
-
2.0.1
: API phân tách mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
3.0.0
(mặc định): Lấy mẫu cắt xén tốt hơn ( https://github.com/tensorflow/datasets/pull/2502 )
-
Hướng dẫn tải xuống thủ công : Bộ dữ liệu này yêu cầu bạn tải xuống dữ liệu nguồn theo cách thủ công vào
download_config.manual_dir
(mặc định là~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
Bạn có thể tải xuống các hình ảnh từ https://wiki.Cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM
Vì cần có phần mềm và thư viện đặc biệt để tải xuống và đọc các hình ảnh có trong tập dữ liệu, TFDS giả định rằng người dùng đã tải xuống các tệp DCIM gốc và chuyển đổi chúng thành PNG.
Các lệnh sau (hoặc tương đương) nên được sử dụng để tạo các tệp PNG, nhằm đảm bảo kết quả có thể lặp lại:
find $DATASET_DCIM_DIR -name '*.dcm' | \
xargs -n1 -P8 -I{} bash -c 'f={}; dcmj2pnm $f | convert - ${f/.dcm/.png}'
Hình ảnh thu được phải được đặt trong manual_dir
, như: <manual_dir>/Mass-Training_P_01981_RIGHT_MLO_1/1.3.6.../000000.png
.
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
trích dẫn :
@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 (cấu hình mặc định)
Mô tả cấu hình : Các bản vá chứa cả trường hợp vôi hóa và khối, cộng với các đường dẫn không có bất thường. Được thiết kế như một nhiệm vụ phân loại 5 lớp truyền thống.
Kích thước tải xuống :
2.01 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
801.46 MiB
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 9.770 |
'train' | 49,780 |
'validation' | 5,580 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
nhận dạng | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 | |
nhãn | LớpNhãn | int64 |
- Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
curated_breast_imaging_ddsm/ original-calc
Mô tả cấu hình : Hình ảnh gốc của các trường hợp vôi hóa được nén ở định dạng PNG không mất dữ liệu.
Kích thước tải xuống :
1.06 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
4.42 GiB
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 284 |
'train' | 1.227 |
- Cấu trúc tính năng :
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),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
bất thường | Sự liên tiếp | |||
bất thường/đánh giá | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/calc_distribution | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/calc_type | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/id | tenxơ | int32 | ||
bất thường/mặt nạ | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 | |
bất thường/bệnh lý | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/tinh tế | LớpNhãn | int64 | ||
nhũ hoa | LớpNhãn | int64 | ||
nhận dạng | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 | |
kiên nhẫn | Chữ | sợi dây | ||
xem | LớpNhãn | int64 |
- Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
curated_breast_imaging_ddsm/khối lượng gốc
Mô tả cấu hình : Hình ảnh gốc của các trường hợp hàng loạt được nén ở định dạng PNG không mất dữ liệu.
Kích thước tải xuống :
966.57 KiB
Kích thước tập dữ liệu :
4.80 GiB
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 348 |
'train' | 1.166 |
- Cấu trúc tính năng :
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),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
bất thường | Sự liên tiếp | |||
bất thường/đánh giá | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/id | tenxơ | int32 | ||
bất thường/mặt nạ | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 | |
bất thường/mass_margins | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/mass_shape | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/bệnh lý | LớpNhãn | int64 | ||
bất thường/tinh tế | LớpNhãn | int64 | ||
nhũ hoa | LớpNhãn | int64 | ||
nhận dạng | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 | |
kiên nhẫn | Chữ | sợi dây | ||
xem | LớpNhãn | int64 |
- Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):