核心概念
MedIMeta は、10のドメインにわたる19の医療画像データセットを含む包括的な多ドメイン多タスクメタデータセットであり、機械学習モデルの開発と標準化された評価を容易にする。
要約
MedIMeta は、医療画像解析分野における機械学習技術の発展に寄与するために開発された包括的な多ドメイン多タスクメタデータセットです。医療画像は形式、サイズ、その他のパラメータが多様であるため、機械学習への利用には前処理と標準化が必要です。MedIMeta は10のドメインにわたる19のデータセットを含み、54の医療タスクをカバーしています。各データセットは224x224ピクセルに標準化されており、PyTorchなどの機械学習フレームワークで直接利用できます。本論文では、MedIMeta の技術的な検証を行い、完全教師あり学習とクロスドメインフューショットラーニングのベースラインを示しています。
統計
医療画像の形式、サイズ、パラメータの多様性により前処理と標準化が必要
MedIMeta には10のドメインにわたる19のデータセットが含まれ、54の医療タスクをカバーしている
各データセットは224x224ピクセルに標準化されており、PyTorchなどの機械学習フレームワークで直接利用できる
引用
"医療画像は形式、サイズ、その他のパラメータが多様であるため、機械学習への利用には前処理と標準化が必要である"
"MedIMeta は10のドメインにわたる19のデータセットを含み、54の医療タスクをカバーしている"
"各データセットは224x224ピクセルに標準化されており、PyTorchなどの機械学習フレームワークで直接利用できる"