Fish Ovary
Características de textura de imágenes histológicas de ovario de peces
Cada carpeta que empieza por oocytes_ contiene un conjunto de datos. Consulta el archivo README.md de cada carpeta para obtener más información sobre cada uno.
Los datos están en los archivos XX_R.dat (p. ej. oocytes_merluccius_states_2f_R.dat). Estos datos son características de textura de ovocitos extraídos de imágenes histológicas de ovarios de peces de las especies Merluccius y Trisopterus. Hay 4 conjuntos de datos (cada uno corresponde a una combinación diferente de características de textura, tal como se describe en la referencia siguiente):
ConjuntoInstanciasEntradasClasesMerluccius Estados1022253Merluccius Núcleo1022412Trisopterus Estados912253Trisopterus Núcleo912252Los valores de cada entrada están estandarizados con una media igual a cero y una desviación estándar igual a uno. Las clases de los conjuntos de datos de estados de Merluccius y Trisopterus son ordinales; es decir, hay un orden de la clase 0 a la clase 1 y de la clase 1 a la clase 2, ya que las tres clases representan estados de desarrollo de los ovocitos. Por tanto, estos dos conjuntos de datos son problemas de clasificación ordinal.
Las carpetas que empiezan por reinhardtius_ contienen datos de la especie Reinhardtius hippoglossoides con seis estados de desarrollo: crecimiento primario (pg), alvéolos corticales (ac), vit1 (subnivel vitelogénico #1), vit2 (subnivel vitelogénico #2), vit3 y vit4: el archivo reinhardtius_hippoglossoides-leave-one-image-out.tar.gz tiene 16 directorios, cada uno con los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba de una de las 16 imágenes de esta especie, usando una validación Leave-One-Image-Out; es decir, en el ensayo i-ésimo, los conjuntos de entrenamiento y validación contienen patrones de todas las imágenes excepto la i-ésima, y el conjunto de prueba contiene patrones de la i-ésima imagen.
El archivo reinhardtius_hippoglossoides-mixed-images.tar.gz contiene 10 directorios, cada uno con archivos de entrenamiento, validación y prueba: los tres archivos contienen patrones de las 16 imágenes, con el fin de realizar una validación cruzada de 10 particiones. Todos los patrones tienen 25 entradas: las 10 primeras son características de textura en niveles de gris (patrones binarios locales); las últimas 15 son características cromáticas. La tabla siguiente especifica las instancias y el número de patrones de cada clase para cada imagen
Cita recomendada
@article{rufino13,
author="{E. Gonz\'alez-Rufino and P. Carri\'on and E. Cernadas and M. Fern\'andez-Delgado and R. Dom\'inguez-Petit}",
journal={Pattern Recognition},
pages = {2391—2407},
title = "{Exhaustive comparison of colour texture features and classification methods to discriminate cells categories in histological images of fish ovary}",
volume = {46},
year = {2013},
}
@article{perez15,
author="{M. P\'erez-Ortiz and M. Fern\'andez-Delgado and E. Cernadas and R. Dom\'inguez-Petit and P.A. Guti\'errez and C. Herv\'as-Mart\'inez}",
journal={Neural Processing Letters},
title = "{On the use of nominal and ordinal classifiers for the discrimination of states of development in fish oocytes}",
pages = {1--16},
url={http://dx.doi.org/10.1007/s11063-015-9476-8},
doi = {10.1007/s11063-015-9476-8},
issn="1573-773X",
}