数据集:
albertvillanova/medmnist-v2
许可:
cc-by-4.0其他:
medical预印本库:
arxiv:2110.14795源数据集:
original大小:
100K<n<1M计算机处理:
monolingual语言:
en任务:
图像分类我们介绍了 MedMNIST v2,这是一个大规模的类似于MNIST的标准化生物医学图像集合,包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都经过预处理,变为28 x 28(2D)或 28 x 28 x 28(3D),并具有相应的分类标签,因此用户不需要背景知识。MedMNIST v2覆盖了生物医学图像中的主要数据模态,旨在对轻量级的2D和3D图像进行多样化的数据规模(100到100,000)和多种任务(二元/多类、有序回归和多标签)的分类。最终的数据集共计包含708,069个2D图像和9,998个3D图像,可在生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习的众多研究/教育目的上提供支持。我们在MedMNIST v2上进行了几种基准方法的评估,包括2D / 3D神经网络和开源/商业自动机器学习工具。
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英语 (en)
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数据源语言的制作者是谁?[需要更多信息]
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注释者是谁?[需要更多信息]
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数据集的许可证为 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
每个子数据集都采用与源数据集相同的许可证。如果您使用MedMNIST的任何子集,请同时引用相应的源数据的论文。
如果您发现此项目有用,请同时引用v1和v2的论文:
@article{medmnistv2, title={MedMNIST v2-A large-scale lightweight benchmark for 2D and 3D biomedical image classification}, author={Yang, Jiancheng and Shi, Rui and Wei, Donglai and Liu, Zequan and Zhao, Lin and Ke, Bilian and Pfister, Hanspeter and Ni, Bingbing}, journal={Scientific Data}, volume={10}, number={1}, pages={41}, year={2023}, publisher={Nature Publishing Group UK London} } @inproceedings{medmnistv1, title={MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis}, author={Yang, Jiancheng and Shi, Rui and Ni, Bingbing}, booktitle={IEEE 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)}, pages={191--195}, year={2021} }
如需使用MedMNIST的任何子集,请按 project website 上的描述引用相应的源数据的论文。
感谢 @albertvillanova 添加了这个数据集。