Đặc điểm dữ liệu

Một phần của tài liệu Tìm hiểu mạng Generative Adversarial Networks (GANs) trong deep learning, áp dụng vào phân loại bệnh Phổi dựa trên ảnh Xray (Trang 55 - 58)

Có tổng cộng 12 tệp zip và có kích thƣớc từ ~ 2 gb đến 4 gb. Ngoài ra, đã lấy mẫu ngẫu nhiên 5% các hình ảnh này và tạo ra một bộ dữ liệu nhỏ hơn để sử dụng trong Kernels. Mẫu ngẫu nhiên chứa 5606 hình ảnh X-quang và nhãn lớp.

Định dạng hình ảnh: Tổng số 112.120 hình ảnh với kích thƣớc 1024 x 1024  images_001.zip: Chứa 4999 hình ảnh  images_002.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_003.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_004.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_005.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_006.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_007.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_008.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_009.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_010.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_011.zip: Chứa 10.000 hình ảnh  images_012.zip: Chứa 7.121 hình ảnh

56 README_ChestXray.pdf: Tệp README gốc

Bbox_List_2017.csv: Tọa độ hộp giới hạn. Lƣu ý Chỉ mục Hình ảnh, Tìm Nhãn, [x y] là

tọa độ của góc trên cùng của mỗi hộp. [w h] đại diện cho chiều rộng và chiều cao của mỗi hộp.

 Image Index: File name

 Finding Label: Loại bệnh (Nhãn lớp)  Bbox x

 Bbox y  Bbox w  Bbox h

Data_Entry_2017.csv: Nhãn lớp và dữ liệu bệnh nhân cho toàn bộ bộ dữ liệu.

 Image Index: Tên mục ảnh

 Finding Labels: Loại bệnh (Nhãn lóp)  Follow-up: Theo dõi

 Patient ID: ID bệnh nhân  Patient Age: Tuổi bệnh nhân

 Patient Gender: Giới tính bệnh nhân

 View Position: X-ray orientation (vị trí xem hƣớng X - quang)  OriginalImageWidth

 OriginalImageHeight

 OriginalImagePixelSpacing_x  OriginalImagePixelSpacing_y

Có 15 lớp (14 bệnh và một lớp cho "Không có phát hiện"). Hình ảnh có thể đƣợc phân

loại là "Không có phát hiện" hoặc một hoặc nhiều loại bệnh:  No Finding: Không tìm thấy (60361)

 Atelectasis: Xẹp phổi (4215)  Consolidation: Hợp nhất (1310)  Infiltration: Sự xâm nhập (9547)  Pneumothorax: Tràn khí màng phổi (2194)  Edema: Phù phổi (628)  Emphysema: Khí phổi thủng (892)  Fibrosis: Xơ hóa (727)

57  Effusion: Nỗ lực (3955)

 Pneumonia: Viêm phổi (322)

 Pleural_thickening: Dày màng phổi (1126)  Cardiomegaly: Tim to (1093)

 Nodule Mass: Tổn thƣơng (2139)  Hernia: Thoát vị (100)

58

Một phần của tài liệu Tìm hiểu mạng Generative Adversarial Networks (GANs) trong deep learning, áp dụng vào phân loại bệnh Phổi dựa trên ảnh Xray (Trang 55 - 58)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(69 trang)