MedMNIST a été publié par l'Université Jiao Tong de Shanghai le 28 octobre 2020. Il s'agit d'une collection de 10 ensembles de données médicales publiques, contenant un total de 450 000 données d'images médicales multimodales 28*28, qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes liés à l'analyse d'images médicales.

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MedMNIST présente les caractéristiques suivantes :

Pédagogique:Les données multimodales proviennent de plusieurs ensembles de données d'images médicales publiques et utilisent l'accord de licence Creative Commons (CC) pour faciliter l'utilisation pédagogique.

standardisation:Toutes les données ont été prétraitées dans le même format, abaissant la barrière d’entrée et les rendant accessibles à tous.

Diversité:L'ensemble de données multimodal couvre différents modes de données, prend en charge des tailles de données allant de 100 à 100 000 et dispose de types de tâches riches tels que la classification binaire, la classification multivariée, la régression ordinale et les étiquettes multiples.

Léger:La taille d'image 28*28 facilite le prototypage rapide, l'itération rapide et l'expérimentation d'algorithmes d'apprentissage automatique multimodal et d'AutoML.