Data Structure ?
9.28G
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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2017年にRSNAは、手のX線写真を通じて子供の年齢を正しく識別するコンペティションを開催しました。これはKaggle上のデータセットで、実験や教育デモを容易にします。さらに、より高度なX線画像処理モデルを構築するための新しいアイデアがあるかもしれません。内容は、画像（数字とスキャン）がいっぱい入った1つのフォルダと、年齢（予測対象）と性別（有用な追加情報）を含むCSVです。このデータセットは当初、[CloudApp]上(http://rsnachallenges.cloudapp.net/competitions/4#results)でRSNAの挑戦として公開されました。元のデータセットは、北米放射学会（RSNA）放射情報学委員会（RIC）小児骨齢機械学習挑戦組織委員会によって確認されました。- マサチューセッツ州総合病院のキャシー・アンドリオール- メイヨークリニックのブラッド・エリクソン- トーマス・ジェファーソン大学のアダム・フランダース- スタンフォード大学のサフワン・ハラビ- マサチューセッツ州総合病院のジャヤシュリー・カルパシー・クレイマー- カリフォルニア大学 - サンフランシスコ校のマーク・コーリ- オハイオ州立大学のルチアーノ・プレベデッロ小児骨齢挑戦で使用されたデータセットは、スタンフォード大学、コロラド大学、カリフォルニア大学 - ロサンゼルス校によって寄贈されました。挑戦に使用されたメディチャイプラットフォーム（CodaLabによって構築された）は、ジャヤシュリー・カルパシー・クレイマーによって提供され、NIHの助成金（U24CA180927）とレイドス社の契約によって支援されています。インスピレーション- 4.2ヶ月以上の精度で予測できますか？- 関節の識別は重要なステップですか？- 最も効果的なアルゴリズムは何ですか？- アルゴリズムの重点は何ですか？- 性別は必要な情報ですか、それとも画像から自動的に取得できますか？
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