Cancer3.AI › AI w onkologii › Modele AI › Zbiory danych

AI w onkologii · Modele AI

Katalog modeli AI, zbiorów danych i otwartych potrzeb danych w onkologii na poziomie badawczym — każda karta ustrukturyzowana, ze źródłami i datą.

Zbiory danych, rejestry i benchmarki, na których można trenować lub oceniać modele onkologiczne — z warunkami dostępu, licencjami, rozmiarem, adnotacjami i modelami, które już z nich korzystają. { } eksport JSON

× Wyczyść filtry
3 / 26 zbiorów

CAMELYON16 / CAMELYON17

Radboud University Medical Center and partners (grand-challenge.org)
Benchmark / konkurs Otwarte pobieranie CC0

Kanoniczny benchmark preparatów do wykrywania przerzutów raka piersi w węzłach chłonnych; nadal pierwszy test dla każdego nowego enkodera patomorfologicznego.

1 399 WSIs CAMELYON16: 399 preparatów (270 tren. / 129 test.) z adnotacjami przerzutów na poziomie pikseli; CAMELYON17: 1000 preparatów z 5 ośrodków ze stadium pN per pacjent
Histopatologia (WSI) DetekcjaKlasyfikacjaSegmentacja TIFFCSV
Raki inwazyjne piersi
Strona zbioru używany przez modele: 2 Otwórz kartę →

PatchCamelyon (PCam)

Veeling et al.; mirrored on Hugging Face
Benchmark / konkurs Otwarte pobieranie CC0

Mały, szybki, w pełni otwarty benchmark klasyfikacji kafelków — standardowy test dymny enkoderów obrazu w patomorfologii i częsty zbiór ewaluacji zero-shot.

327 680 96×96 patches pochodna CAMELYON16; etykieta binarna = tkanka guza w centralnym obszarze 32×32
Histopatologia (WSI) Klasyfikacja h5adPNGParquet
Raki inwazyjne piersi
3 508 pobrań / mies. ♥ 12 aktualizacja 2024-05-25 Strona zbioru Hugging Face używany przez modele: 1 Otwórz kartę →

Karty trzymają standard cancer3.ai: AI_MODEL_CARD_STANDARD.md. Poprawki i nowe pozycje: kontakt z redakcją; każdy fakt wymaga publicznego źródła.

Ta strona ma charakter edukacyjny — nie stanowi porady medycznej i nie zastępuje konsultacji z onkologiem. Decyzje diagnostyczne i terapeutyczne podejmuje wyłącznie lekarz specjalista.