HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات RSNA لكشف تشوهات الركبة

التاريخ

عنوان URL للنشر

www.kaggle.com

الترخيص

MIT

كشف التشوهات في الركبة RSNA هو مجموعة بيانات طبية للصور الشعاعية للركبة تم تجهيزها بواسطة alenic، وتمت معالجتها مسبقاً بناءً على البيانات الأصلية لكشف تشوهات الركبة من RSNA، حيث تم تحويل صور DICOM إلى صيغة JPEG وتم توحيدها بحجم 224 × 224 بكسل، بهدف توفير بيانات صور معيارية لمهام الرؤية الحاسوبية المتعلقة بالتعرف على تشوهات الركبة.

تتضمن مجموعة بيانات RSNA الأصلية صور فحوصات الرنين المغناطيسي للركبة ومعلومات الوسم ذات الصلة، وتشمل أنواعاً مختلفة من التشوهات مثل إصابات الأربطة والغضاريف الهلالية، والتهاب المفاصل التنكسي، والانصباب المفصلي، والتهاب الغشاء الزليلي، والرضوض العظمية، والكسور. وبعد تحويل صيغة الصورة وتوحيد الأحجام، تصبح هذه المجموعة من البيانات أكثر ملاءمة لتدريب نماذج التعلم العميق، وتصنيف الصور، وتجارب التعرف على الصور الطبية.

مكونات مجموعة البيانات

  • حجم البيانات: يبلغ حجم هذا الإصدار المعالج مسبقاً حوالي 820 ألف صورة، بحجم إجمالي يقارب 10.77 جيجابايت.
  • صيغة البيانات: صور بصيغة JPEG وملفات بيانات وصفية بصيغة CSV المصاحبة لها.
  • هدف المهمة: التعرف على التشوهات ذات الصلة وتصنيفها بناءً على صور الرنين المغناطيسي للركبة.
  • طريقة المعالجة المسبقة: قراءة صور DICOM، وتحويلها إلى صور بصيغة uint8، وتغيير حجمها إلى 224 × 224 بكسل.
  • معلومات الوسم: تنظيم البيانات من خلال الحقول والتسميات المقدمة في ملفات CSV المصاحبة؛ ويعتمد المحتوى الفعلي للوسم على الملفات المقدمة فعلياً في هذا الإصدار.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp