MedMNIST：上海交大發(fā)布醫(yī)學影像領(lǐng)域的MNIST（附下載）
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來源：我愛計算機視覺
今天上海交大的研究學者發(fā)文?MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis ，公布了其收集整理的10個醫(yī)學領(lǐng)域的圖像數(shù)據(jù)集MedMNIST，旨在促進AutoML（自動機器學習）在醫(yī)學領(lǐng)域的技術(shù)研究。
作者信息：
這10個數(shù)據(jù)集示例：
該數(shù)據(jù)集特點：
利于研究教學：數(shù)據(jù)來自具有知識共享（CC）許可的多個開放式醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集，易于用于教育目的。
標準化：將數(shù)據(jù)預處理為相同格式，無需用戶了解任何背景知識
多樣性：涵蓋了各種數(shù)據(jù)規(guī)模（從100到100,000）和任務（二分類/多類分類，有序回歸和多標簽學習）。
輕量級：28×28的圖像大小適合快速原型設(shè)計和試驗多模態(tài)機器學習和AutoML算法。
該數(shù)據(jù)集相關(guān)統(tǒng)計：
可見覆蓋了常見的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)源：病理圖片、胸部X光、皮膚鏡、超聲、眼底攝影、OCT、CT等。
另外，作者提供了代碼，在此10個數(shù)據(jù)集上進行了人工設(shè)計網(wǎng)絡(luò)和常見AutoML工具設(shè)計的模型的評測，結(jié)果如下：
可見：
Google AutoML Vision 在大多數(shù)情況下都表現(xiàn)不錯，但相比手工設(shè)計的 ResNet-18/50也有遜色的時候；
auto-sklearn 的表現(xiàn)一直很穩(wěn)定的差 /sad；
AutoKeras?在數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)很好，在數(shù)據(jù)量小時往往不佳。
總之，以上AutoML工具在MedMNIST面前沒有完美勝出者，這也說明MedMNIST對于研究者來說是個好數(shù)據(jù)集。
最后附上項目主頁：
https://medmnist.github.io/
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2010.14925
Demo代碼地址：
https://github.com/MedMNIST/MedMNIST
下載：
原數(shù)據(jù)地址國內(nèi)無法下載，不過不用擔心，公眾號后臺回復“MedMNIST”，即可收到論文、代碼、數(shù)據(jù)打包下載鏈接。
END
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