综上,MedMNIST可用于教育领域、是标准化的、是多样性的、是轻量级的。“轻量级”的含义在摘要中已经说过;结合上下文,“教育意义”可以暂时理解为该数据集能被用于训练、测试多模态的机器学习算法,正文中还有其他补充。另外二者在正文部分也都有解释。 最后两句,作者表示,希望MedMNIST可以推动AutoML在医学图像分析领域的进步。
MedMNIST由18个类MNIST的生物医学图像数据集组成,包括12个2D数据集(共708069例,28x28)以及6个3D数据集(共10214例,28x28x28),涵盖大部分的医学图像数据模态、多样的数据规模和丰富的任务类型,通过简易的API,可以方便地用作多种机器学习、计算机...
MedMNIST 医疗图像数据集 MedMNIST 由上海交通大学于 2020 年 10 月 28 日发布,是一个包含 10 个医学公开数据集的集合,共计包含 45 万张 28*28 的医疗多模态图片数据,可用于解决医学图像分析相关问题。 点击查看相关论文 点击访问开源地址 MedMNIST 具有以下特点: 教育性:多模态数据来自于多个公共医学图像数据集...
Demo代码地址: https://github.com/MedMNIST/MedMNIST
medmnist用法示例-回复 MedMNIST用法示例 引言: 在医学领域,图像分类是一项重要的任务,可以用来辅助医生判断疾病、做出诊断和制定治疗计划。然而,医学图像数据集的获取和标注是一项复杂且费时的过程。为了解决这一问题,研究人员开发了MedMNIST数据集,从传统的MNIST数据集中选择了一些代表医学图像的子集。本文将向读者介绍...
https://github.com/MedMNIST/MedMNIST 现在下载数据集,开始你的训练 下载数据集,在线训练机器学习模型,你可以通过 OpenBayes 开启你的练习。 OpenBayes 是一个针对机器学习提供云端算力的云服务平台,它拥有大规模的超算集群,支持多种配置的 GPU、CPU 算力资源,拥有开箱即用泛用型机器学习建模系统,无需机器学习经验,即...
医学图像分析困难重重,然而上海交通大学近期发布的 MedMNIST 数据集,则为终结这些老大难问题,带来了一大利器。 医学图像分析是一个公认的「老大难」课题。 首先它是一个跨学科领域,要求从业者具备多方面知识背景,即使你是钻研计算机视觉的专业人士,又或者...
第一步:安装medmnist库 在开始使用medmnist进行医学图像分析之前,我们首先需要安装medmnist库。可以通过以下命令使用pip进行安装: pip install medmnist 安装完成后,我们就可以在我们的python环境中导入medmnist库了。 第二步:导入medmnist数据集 medmnist库提供了一系列的医学图像数据集,例如breastmnist、chestmnist、dermamni...
https://github.com/MedMNIST/MedMNIST 现在下载数据集,开始你的训练 下载数据集,在线训练机器学习模型,你可以通过 OpenBayes 开启你的练习。 OpenBayes 是一个针对机器学习提供云端算力的云服务平台,它拥有大规模的超算集群,支持多种配置的 GPU、CPU 算力资源,拥有开箱即用泛用型机器学习建模系统,无需机器学习经验,即...
今天上海交大的研究学者发文MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis,公布了其收集整理的10个医学领域的图像数据集MedMNIST,旨在促进AutoML(自动机器学习)在医学领域的技术研究。 作者信息: 这10个数据集示例: ...