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Conjunto de datos sobre tumores cerebrales

Un conjunto de datos de detecci贸n de tumores cerebrales consiste en im谩genes m茅dicas procedentes de resonancias magn茅ticas o tomograf铆as computarizadas, que contienen informaci贸n sobre la presencia, la ubicaci贸n y las caracter铆sticas de los tumores cerebrales. Este conjunto de datos es esencial para entrenar algoritmos de visi贸n por ordenador que automaticen la identificaci贸n de tumores cerebrales, ayudando al diagn贸stico precoz y a la planificaci贸n del tratamiento.



Observa: Detecci贸n de tumores cerebrales mediante Ultralytics HUB

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos sobre tumores cerebrales se divide en dos subconjuntos:

  • Conjunto de entrenamiento: Formado por 893 im谩genes, cada una acompa帽ada de las anotaciones correspondientes.
  • Conjunto de pruebas: Compuesto por 223 im谩genes, con anotaciones emparejadas para cada una de ellas.

Aplicaciones

La aplicaci贸n de la detecci贸n de tumores cerebrales mediante visi贸n por ordenador permite el diagn贸stico precoz, la planificaci贸n del tratamiento y el seguimiento de la progresi贸n del tumor. Mediante el an谩lisis de datos de im谩genes m茅dicas como resonancias magn茅ticas o tomograf铆as computarizadas, los sistemas de visi贸n por ordenador ayudan a identificar con precisi贸n los tumores cerebrales, contribuyendo a una intervenci贸n m茅dica oportuna y a estrategias de tratamiento personalizadas.

Conjunto de datos YAML

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuraci贸n del conjunto de datos. Contiene informaci贸n sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otra informaci贸n relevante. En el caso del conjunto de datos sobre tumores cerebrales, el archivo brain-tumor.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/tumor cerebral.yaml

# Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license
# Brain-tumor dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/brain-tumor/
# Example usage: yolo train data=brain-tumor.yaml
# parent
# 鈹溾攢鈹 ultralytics
# 鈹斺攢鈹 datasets
#     鈹斺攢鈹 brain-tumor  鈫 downloads here (4.05 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/brain-tumor # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 893 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 223 images
test: # test images (relative to 'path')

# Classes
names:
  0: negative
  1: positive

# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/brain-tumor.zip

Utilizaci贸n

Para entrenar un modelo YOLOv8n en el conjunto de datos de tumores cerebrales durante 100 茅pocas con un tama帽o de imagen de 640, utiliza los fragmentos de c贸digo proporcionados. Para obtener una lista detallada de los argumentos disponibles, consulta la p谩gina Entrenamiento del modelo.

Ejemplo de tren

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="brain-tumor.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=brain-tumor.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Ejemplo de inferencia

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a brain-tumor fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/brain-tumor-sample.jpg")
# Start prediction with a finetuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/brain-tumor-sample.jpg"

Ejemplos de im谩genes y anotaciones

El conjunto de datos sobre tumores cerebrales abarca una amplia gama de im谩genes que presentan diversas categor铆as de objetos y escenas intrincadas. A continuaci贸n se presentan ejemplos de im谩genes del conjunto de datos, acompa帽adas de sus respectivas anotaciones

Imagen de muestra del conjunto de datos sobre tumores cerebrales

  • Imagen en mosaico: Aqu铆 se muestra un lote de entrenamiento compuesto por im谩genes del conjunto de datos en mosaico. El mosaico, una t茅cnica de entrenamiento, consolida varias im谩genes en una, mejorando la diversidad del lote. Este enfoque ayuda a mejorar la capacidad del modelo para generalizar a trav茅s de varios tama帽os de objetos, relaciones de aspecto y contextos.

Este ejemplo pone de relieve la diversidad y la complejidad de las im谩genes del conjunto de datos de tumores cerebrales, y subraya las ventajas de incorporar el mosaico durante la fase de entrenamiento.

Citas y agradecimientos

El conjunto de datos se ha publicado bajo la LicenciaAGPL-3.0 .



Creado 2024-03-19, Actualizado 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (1), RizwanMunawar (1), Burhan-Q (1)

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