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[data request] figshare brain tumor dataset

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, tensorflow
Área
data, machine-learning

Línea de trabajo

Lee primero docs/add_dataset.md, luego inspecciona el conjunto de datos de Figshare en el DOI enlazado y verifica su licencia CC BY 4.0 y su estructura de datos de MATLAB. Se considera completado cuando el brain tumor dataset se haya contribuido a tensorflow/datasets con sus imágenes, etiquetas, identificadores de pacientes, bordes de los tumores, máscaras e índices de validación cruzada representados de forma adecuada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

dataset request
  • Name of dataset: Figshare brain tumor dataset
  • URL of dataset: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1512427.v5
  • License of dataset: CC BY 4.0
  • Short description of dataset and use case(s): 3064 T1-weighted contrast-inhanced images from 233 patients with three kinds of brain tumor: meningioma (708 slices), glioma (1426 slices), and pituitary tumor (930 slices).

This brain tumor dataset containing 3064 T1-weighted contrast-inhanced images
from 233 patients with three kinds of brain tumor: meningioma (708 slices),
glioma (1426 slices), and pituitary tumor (930 slices). Due to the file size
limit of repository, we split the whole dataset into 4 subsets, and achive
them in 4 .zip files with each .zip file containing 766 slices.The 5-fold
cross-validation indices are also provided.

This data is organized in matlab data format (.mat file). Each file stores a struct
containing the following fields for an image:

cjdata.label: 1 for meningioma, 2 for glioma, 3 for pituitary tumor
cjdata.PID: patient ID
cjdata.image: image data
cjdata.tumorBorder: a vector storing the coordinates of discrete points on tumor border.
For example, [x1, y1, x2, y2,...] in which x1, y1 are planar coordinates on tumor border.
It was generated by manually delineating the tumor border. So we can use it to generate
binary image of tumor mask.
cjdata.tumorMask: a binary image with 1s indicating tumor region

This data was used in the following paper:

  1. Cheng, Jun, et al. "Enhanced Performance of Brain Tumor Classification via Tumor Region Augmentation
    and Partition." PloS one 10.10 (2015).
  2. Cheng, Jun, et al. "Retrieval of Brain Tumors by Adaptive Spatial Pooling and Fisher Vector
    Representation." PloS one 11.6 (2016). Matlab source codes are available on github
    https://github.com/chengjun583/brainTumorRetrieval

Jun Cheng
School of Biomedical Engineering
Southern Medical University, Guangzhou, China
Email: [email protected]

Folks who would also like to see this dataset in tensorflow/datasets, please thumbs-up so the developers can know which requests to prioritize.

And if you'd like to contribute the dataset (thank you!), see our guide to adding a dataset.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.6k
Forks
1.6k
Merge medio
5 h 47 min
PR fusionados (30 d)
2

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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