Add documentation to each dataset on download sources, and what files specifically are compatible.
Mantenedores costumam responder em até 3 dias
Avaliação
- Dificuldade
- 2/5
- Tempo estimado
- 1-3 horas
- Facilidade para iniciantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentação
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Domínio
- documentation
Direção de pesquisa
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.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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.
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge médio
- 5d 16h
- PRs com merge (30d)
- 58
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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