GATE-engine/medical_decathlon

---
dataset_info:
features:
- name: image
sequence:
sequence:
sequence:
sequence: float32
- name: label
sequence:
sequence:
sequence:
sequence: float32
- name: image_meta_dict
struct:
- name: affine
sequence:
sequence: float64
- name: as_closest_canonical
dtype: bool
- name: bitpix
dtype: int16
- name: cal_max
dtype: float32
- name: cal_min
dtype: float32
- name: datatype
dtype: int16
- name: dim
sequence: int16
- name: dim_info
dtype: uint8
- name: extents
dtype: int32
- name: filename_or_obj
dtype: string
- name: glmax
dtype: int32
- name: glmin
dtype: int32
- name: intent_code
dtype: int16
- name: intent_p1
dtype: float32
- name: intent_p2
dtype: float32
- name: intent_p3
dtype: float32
- name: original_affine
sequence:
sequence: float64
- name: original_channel_dim
dtype: int64
- name: pixdim
sequence: float32
- name: qform_code
dtype: int16
- name: qoffset_x
dtype: float32
- name: qoffset_y
dtype: float32
- name: qoffset_z
dtype: float32
- name: quatern_b
dtype: float32
- name: quatern_c
dtype: float32
- name: quatern_d
dtype: float32
- name: scl_inter
dtype: float32
- name: scl_slope
dtype: float32
- name: session_error
dtype: int16
- name: sform_code
dtype: int16
- name: sizeof_hdr
dtype: int32
- name: slice_code
dtype: uint8
- name: slice_duration
dtype: float32
- name: slice_end
dtype: int16
- name: slice_start
dtype: int16
- name: space
dtype: string
- name: spatial_shape
sequence: int16
- name: srow_x
sequence: float32
- name: srow_y
sequence: float32
- name: srow_z
sequence: float32
- name: toffset
dtype: float32
- name: vox_offset
dtype: float32
- name: xyzt_units
dtype: uint8
- name: label_meta_dict
struct:
- name: affine
sequence:
sequence: float64
- name: as_closest_canonical
dtype: bool
- name: bitpix
dtype: int16
- name: cal_max
dtype: float32
- name: cal_min
dtype: float32
- name: datatype
dtype: int16
- name: dim
sequence: int16
- name: dim_info
dtype: uint8
- name: extents
dtype: int32
- name: filename_or_obj
dtype: string
- name: glmax
dtype: int32
- name: glmin
dtype: int32
- name: intent_code
dtype: int16
- name: intent_p1
dtype: float32
- name: intent_p2
dtype: float32
- name: intent_p3
dtype: float32
- name: original_affine
sequence:
sequence: float64
- name: original_channel_dim
dtype: int64
- name: pixdim
sequence: float32
- name: qform_code
dtype: int16
- name: qoffset_x
dtype: float32
- name: qoffset_y
dtype: float32
- name: qoffset_z
dtype: float32
- name: quatern_b
dtype: float32
- name: quatern_c
dtype: float32
- name: quatern_d
dtype: float32
- name: scl_inter
dtype: float32
- name: scl_slope
dtype: float32
- name: session_error
dtype: int16
- name: sform_code
dtype: int16
- name: sizeof_hdr
dtype: int32
- name: slice_code
dtype: uint8
- name: slice_duration
dtype: float32
- name: slice_end
dtype: int16
- name: slice_start
dtype: int16
- name: space
dtype: string
- name: spatial_shape
sequence: int16
- name: srow_x
sequence: float32
- name: srow_y
sequence: float32
- name: srow_z
sequence: float32
- name: toffset
dtype: float32
- name: vox_offset
dtype: float32
- name: xyzt_units
dtype: uint8
- name: task_name
dtype: string
splits:
- name: training.task01braintumour
num_bytes: 86983526676
num_examples: 484
- name: training.task02heart
num_bytes: 1876862286
num_examples: 20
- name: training.task03liver
num_bytes: 123248219480
num_examples: 131
- name: training.task04hippocampus
num_bytes: 134681070
num_examples: 260
- name: training.task05prostate
num_bytes: 761819690
num_examples: 32
- name: training.task06lung
num_bytes: 37161866791
num_examples: 63
- name: training.task07pancreas
num_bytes: 56624596467
num_examples: 281
- name: training.task08hepaticvessel
num_bytes: 44928904186
num_examples: 303
- name: training.task09spleen
num_bytes: 7740805293
num_examples: 41
- name: training.task10colon
num_bytes: 28547100354
num_examples: 126
download_size: 661175837
dataset_size: 388008382293
---
# Dataset Card for "medical_decathlon"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

dataset_info:
特征:
- 名称: 图像（image）
序列:
序列:
序列:
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: 标签（label）
序列:
序列:
序列:
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: 图像元数据字典（image_meta_dict）
结构体:
- 名称: 仿射矩阵（affine）
序列:
序列: 64位浮点型（float64）
- 名称: 近似标准空间转换（as_closest_canonical）
数据类型: 布尔型（bool）
- 名称: 每像素比特数（bitpix）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 最大校准值（cal_max）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 最小校准值（cal_min）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 数据类型标识（datatype）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 维度（dim）
序列: 16位整型（int16）
- 名称: 维度信息（dim_info）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 范围（extents）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 文件路径或对象（filename_or_obj）
数据类型: 字符串（string）
- 名称: 最大灰度值（glmax）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 最小灰度值（glmin）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 意图代码（intent_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 意图参数1（intent_p1）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 意图参数2（intent_p2）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 意图参数3（intent_p3）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 原始仿射矩阵（original_affine）
序列:
序列: 64位浮点型（float64）
- 名称: 原始通道维度（original_channel_dim）
数据类型: 64位整型（int64）
- 名称: 像素间距（pixdim）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: Q形式代码（qform_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: X轴偏移（qoffset_x）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: Y轴偏移（qoffset_y）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: Z轴偏移（qoffset_z）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量b（quatern_b）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量c（quatern_c）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量d（quatern_d）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 缩放截距（scl_inter）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 缩放斜率（scl_slope）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 会话错误（session_error）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: S形式代码（sform_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 头文件大小（sizeof_hdr）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 切片编码方式（slice_code）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 切片持续时间（slice_duration）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 切片结束索引（slice_end）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 切片开始索引（slice_start）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 空间坐标系（space）
数据类型: 字符串（string）
- 名称: 空间形状（spatial_shape）
序列: 16位整型（int16）
- 名称: S行X向量（srow_x）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: S行Y向量（srow_y）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: S行Z向量（srow_z）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: 时间偏移（toffset）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 体素偏移（vox_offset）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 空间时间单位（xyzt_units）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 标签元数据字典（label_meta_dict）
结构体:
- 名称: 仿射矩阵（affine）
序列:
序列: 64位浮点型（float64）
- 名称: 近似标准空间转换（as_closest_canonical）
数据类型: 布尔型（bool）
- 名称: 每像素比特数（bitpix）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 最大校准值（cal_max）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 最小校准值（cal_min）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 数据类型标识（datatype）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 维度（dim）
序列: 16位整型（int16）
- 名称: 维度信息（dim_info）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 范围（extents）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 文件路径或对象（filename_or_obj）
数据类型: 字符串（string）
- 名称: 最大灰度值（glmax）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 最小灰度值（glmin）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 意图代码（intent_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 意图参数1（intent_p1）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 意图参数2（intent_p2）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 意图参数3（intent_p3）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 原始仿射矩阵（original_affine）
序列:
序列: 64位浮点型（float64）
- 名称: 原始通道维度（original_channel_dim）
数据类型: 64位整型（int64）
- 名称: 像素间距（pixdim）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: Q形式代码（qform_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: X轴偏移（qoffset_x）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: Y轴偏移（qoffset_y）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: Z轴偏移（qoffset_z）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量b（quatern_b）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量c（quatern_c）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 四元数分量d（quatern_d）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 缩放截距（scl_inter）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 缩放斜率（scl_slope）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 会话错误（session_error）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: S形式代码（sform_code）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 头文件大小（sizeof_hdr）
数据类型: 32位整型（int32）
- 名称: 切片编码方式（slice_code）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 切片持续时间（slice_duration）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 切片结束索引（slice_end）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 切片开始索引（slice_start）
数据类型: 16位整型（int16）
- 名称: 空间坐标系（space）
数据类型: 字符串（string）
- 名称: 空间形状（spatial_shape）
序列: 16位整型（int16）
- 名称: S行X向量（srow_x）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: S行Y向量（srow_y）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: S行Z向量（srow_z）
序列: 32位浮点型（float32）
- 名称: 时间偏移（toffset）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 体素偏移（vox_offset）
数据类型: 32位浮点型（float32）
- 名称: 空间时间单位（xyzt_units）
数据类型: 无符号8位整型（uint8）
- 名称: 任务名称（task_name）
数据类型: 字符串（string）
划分集:
- 名称: training.task01braintumour（训练任务01：脑肿瘤）
字节数: 86983526676
样本数量: 484
- 名称: training.task02heart（训练任务02：心脏）
字节数: 1876862286
样本数量: 20
- 名称: training.task03liver（训练任务03：肝脏）
字节数: 123248219480
样本数量: 131
- 名称: training.task04hippocampus（训练任务04：海马体）
字节数: 134681070
样本数量: 260
- 名称: training.task05prostate（训练任务05：前列腺）
字节数: 761819690
样本数量: 32
- 名称: training.task06lung（训练任务06：肺部）
字节数: 37161866791
样本数量: 63
- 名称: training.task07pancreas（训练任务07：胰腺）
字节数: 56624596467
样本数量: 281
- 名称: training.task08hepaticvessel（训练任务08：肝血管）
字节数: 44928904186
样本数量: 303
- 名称: training.task09spleen（训练任务09：脾脏）
字节数: 7740805293
样本数量: 41
- 名称: training.task10colon（训练任务10：结肠）
字节数: 28547100354
样本数量: 126
下载总大小: 661175837
数据集总大小: 388008382293
---
# "医疗十项分割任务（Medical Decathlon）"数据集卡片
[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: medical_decathlon

数据集特征

• 特征列表:
  • image: 数据类型为float32。
  • label: 数据类型为float32。
  • image_meta_dict: 结构化数据，包含多个字段，如affine（数据类型为float64）、as_closest_canonical（数据类型为bool）等。
  • label_meta_dict: 结构化数据，包含多个字段，与image_meta_dict类似。
  • task_name: 数据类型为string。

数据集分割

• 分割列表:
  • training.task01braintumour: 包含484个示例，总大小为86983526676字节。
  • training.task02heart: 包含20个示例，总大小为1876862286字节。
  • training.task03liver: 包含131个示例，总大小为123248219480字节。
  • training.task04hippocampus: 包含260个示例，总大小为134681070字节。
  • training.task05prostate: 包含32个示例，总大小为761819690字节。
  • training.task06lung: 包含63个示例，总大小为37161866791字节。
  • training.task07pancreas: 包含281个示例，总大小为56624596467字节。
  • training.task08hepaticvessel: 包含303个示例，总大小为44928904186字节。
  • training.task09spleen: 包含41个示例，总大小为7740805293字节。
  • training.task10colon: 包含126个示例，总大小为28547100354字节。

数据集大小

• 下载大小: 661175837字节
• 数据集总大小: 388008382293字节

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是医疗领域的文本数据集，名为medical_decathlon，包含1,741行数据，总大小为56.3 GB，以parquet格式存储。数据集分为10个训练子集，覆盖脑肿瘤、心脏、肝脏等多个医疗任务，但详细信息缺失，且因数据行组过大导致查看器不可用。