커뮤니티 대회 교육

유방암의 임파선 전이 예측 AI경진대회

알고리즘 | 비전 | 정형 | 의료 | 분류 | Macro F1 score

  • moneyIcon 상금 : 1,000 만원
  • 1,034명 D-6

설명

Dataset Info.

  • train_imgs [폴더]
  • 각 ID에 매핑되는 학습용 유방암 병리 슬라이드 영상 (png)


  • train_masks [폴더]
  • 각 ID에 매핑되는 학습용 유방암 병리 슬라이드 영상에 해당하는 어노테이션 마스크
  • 학습 유방암 병리 슬라이드 영상 중 일부만 존재 (58개)
  • 마스크 이미지는 GRAYSCALE로 불러들이면 되며, 어노테이션 마스크 픽셀별 클래스는 아래와 같음


  • test_imgs [폴더]
  • 각 ID에 매핑되는 추론용 유방암 병리 슬라이드 영상 (png)


  • train.csv [파일]
  • ID : 부여번호
  • img_path : 각 ID에 매핑되는 학습용 유방암 병리 슬라이드 영상 파일 경로
  • mask_path : 각 ID에 매핑되는 학습용 유방암 병리 슬라이드 영상에 해당하는 어노테이션 마스크 파일 경로 (존재하지 않는 경우 '-')
  • 임상 항목 데이터 -> 임상항목_설명.xlsx 참조
  • N_category : 임파선(림프절) 전이 여부 (0, 1)


  • test.csv [파일]
  • ID : 부여번호
  • img_path : 각 ID에 매핑되는 학습용 유방암 병리 슬라이드 영상 파일 경로
  • 임상 항목 데이터 -> 임상항목_설명.xlsx 참조


  • sample_submission.csv [제출양식]
  • ID : 부여번호
  • N_category : 예측한 임파선(림프절) 전이 여부 (0, 1)


  • clinical_info.xlsx [파일]
  • 임상 항목 데이터 설명 자료



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