BIMCV-CSUSP/BIMCV-COVID-19
📊 डेटासेटBIMCV-CSUSP
AI-संचालित COVID-19 और निमोनिया का पता लगाने के लिए एक व्यापक ओपन-सोर्स मेडिकल इमेजिंग डेटासेट।
BIMCV-COVID-19 डेटासेट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान के लिए उच्च गुणवत्ता वाले मेडिकल इमेजिंग डेटा तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने का एक महत्वपूर्ण प्रयास है। BIMCV-CSUSP कंसोर्टियम द्वारा विकसित, यह रिपॉजिटरी COVID-19 और अन्य फुफ्फुसीय स्थितियों से संबंधित नैदानिक डेटा के लिए एक केंद्रीय हब के रूप में कार्य करती है। यह डेटासेट डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के प्रशिक्षण और सत्यापन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से वे जो चेस्ट रेडियोग्राफ में इमेज क्लासिफिकेशन, सेगमेंटेशन और विसंगति का पता लगाने जैसे कंप्यूटर विजन कार्यों पर केंद्रित हैं।
इसकी मुख्य विशेषताओं में मानकीकृत मेडिकल इमेजिंग प्रारूप, व्यापक PadChest डेटासेट के साथ एकीकरण, और नैदानिक एनोटेशन शामिल हैं जो सुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करते हैं। इस डेटा को खुले तौर पर पेश करके, यह प्रोजेक्ट शोधकर्ताओं को नैदानिक मामलों के एक विविध सेट के खिलाफ अपने मॉडल को बेंचमार्क करने में सक्षम बनाता है, जिससे अंततः स्वचालित नैदानिक प्रणालियों का विकास तेज होता है। रिपॉजिटरी को डेटा वैज्ञानिकों और चिकित्सा शोधकर्ताओं दोनों के लिए सुलभ बनाया गया है।
💡मुख्य बातें
- ├─बड़े पैमाने पर मेडिकल इमेजिंग डेटा
- ├─PadChest डेटासेट के साथ एकीकृत
- └─डीप लर्निंग डायग्नोस्टिक्स का समर्थन
🎯के लिए
- ├─मेडिकल AI शोधकर्ता
- └─डेटा वैज्ञानिक