Add documentation to each dataset on download sources, and what files specifically are compatible.
Los mantenedores suelen responder en 2 días
@sevvaluluss ya está trabajando en esto.
Desde el 2/4/2026.
- #932 de @sevvaluluss — cerrado sin fusionar
Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Read the dataset documentation and the documentation for MIMIC-CXR-JPG first; the issue names no specific files or tests. Clarify where each dataset can be downloaded and which files PyHealth supports, especially the distinction between MIMIC-CXR and MIMIC-CXR-JPG. Done means users can identify the supported dataset and required files; a linked pull request already exists, so check its status before taking this on.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Right now, we just assume the users know where each dataset is located, and exactly what files are required.
But, MIMIC-CXR vs. MIMIC-CXR-jpg are 2 different datasets referencing the same dataset.
MIMIC-CXR-JPG is supported, but MIMIC-CXR is not.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 4 d 18 h
- PR fusionados (30 d)
- 58
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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