kaggle | 癌症病理检测

Histopathologic Cancer Detection

Description
这个竞赛你需要自己编写算法，从较大的病理数据扫描中提取一小块图像来识别癌症的转移特性。提供的数据集叫做PCam（PatchCamelyon），该数据集可以从GitHub查看和下载。
GitHub地址： https://github.com/basveeling/pcam

PCam数据集（如下图所示）将临床上的癌症转移检测任务打包成一个直接的二值图像分类任务，类似于CIFAR-10和MNIST。模型可以在单个GPU上轻松训练（在几个小时内），并且在Camelyon16肿瘤检测和全片图像诊断任务中取得较好的成绩。此外，任务难度和可操作性之间的平衡使得它成为基础机器学习研究的主要问题，如主动学习、模型不确定性和可解释性。

Timeline

这次比赛截止于2019年3月30日晚上11：59分，在比赛结束时，排名top5的队伍将获得Kaggle奖励。(At the conclusion of the competition, the top five most popular Kernels--as determined by number of upvotes at the deadline--will receive Kaggle Swag.)

address

https://www.kaggle.com/c/histopathologic-cancer-detection#description