I have a project to detect osteoporosis using multimodal dataset where the data I have is tabular data and an image for each patient.
I want the best way to do data augmentation so that I can increase the size of the data and so that the data remains consistent (the number of images is the same as the number of rows of the data).
The images are in a folder and the number of rows in the data is only 111.
Give me a python script that does this in the best possible professional scenario.
this is my dataset:
Gender	Age	Smoker	Diabetic	Daily Eating habits	Hypothyroidism	History of Fracture	Family History of Osteoporosis	BMI	Diagosis	Image Features
0	59	0	0	0	0	1	0	30٫859375	0	1.jpg
0	68	0	0	1	0	1	0	29٫17488494	1	2.jpg
0	45	0	0	1	1	0	0	37٫109375	0	3.jpg
"0
"	52	0	0	0	0	0	0	27٫96801606	0	4.jpg
0	59	0	0	0	0	1	0	25٫25951557	1	5.jpg
0	67	1	1	0	0	0	0	24٫44	1	6.jpg
0	56	0	1	1	1	1	0	40٫05734525	0	7.jpg
0	55	0	0	0	1	0	0	26٫5625	1	8.jpg
0	55	0	0	1	1	0	0	26٫89767019	1	9.jpg
0	62	0	0	1	0	1	0	22٫47658689	1	10.jpg
0	66	1	0	1	0	0	0	26٫81359045	1	11.jpg
0	54	0	0	1	0	1	0	27٫82931354	1	12.jpg
0	49	0	0	1	0	0	0	24٫2568371	1	13.jpg
0	39	0	0	1	0	0	0	26٫5625	0	14.jpg
0	58	1	1	1	1	1	1	32٫8125	1	15.jpg
0	53	1	0	1	0	0	0	24٫67105263	1	16.jpg
0	75	0	1	0	1	1	1	21٫63114885	1	17.jpg
0	74	0	0	1	0	0	0	23٫42209073	1	18.jpg
0	50	1	0	1	0	0	0	25٫88757396	1	19.jpg
0	42	0	0	1	1	0	0	22٫53061224	0	20.jpg
0	53	0	0	1	1	0	0	25٫06574622	1	21.jpg
0	71	0	1	1	1	1	0	32٫03125	1	22.jpg
0	63	1	0	1	0	0	0	22٫47658689	1	23.jpg
0	67	1	0	1	1	1	0	26٫40235457	1	24.jpg
0	34	1	0	1	0	0	0	30٫40762656	1	25.jpg
1	76	0	0	1	1	0	0	26٫07897153	0	26.jpg
0	54	1	0	1	1	1	0	28٫515625	1	27.jpg
0	45	0	0	1	0	0	0	21٫875	1	28.jpg
0	60	0	0	1	0	0	0	31٫25	0	29.jpg
0	75	0	0	1	0	1	0	26٫2226847	1	30.jpg
1	58	1	0	0	0	1	0	26٫6727633	1	31.jpg
0	46	0	0	1	0	0	0	27٫12031558	0	32.jpg
0	61	0	1	1	1	1	0	26٫171875	0	33.jpg
0	74	0	0	1	0	0	0	32٫46219592	0	34.jpg
0	61	0	0	1	1	0	0	34٫51676529	1	35.jpg
0	70	0	1	1	1	1	0	27٫34375	1	36.jpg
0	58	0	0	1	0	0	0	28	1	37.jpg
0	56	0	0	0	1	1	0	32٫421875	1	38.jpg
0	55	0	0	1	0	0	0	26٫171875	0	39.jpg
0	86	0	0	1	0	1	0	25٫29937595	1	40.jpg
0	66	0	0	1	1	1	0	39٫0625	0	41.jpg
0	65	0	0	1	0	0	0	31٫64036818	1	42.jpg
0	38	0	0	0	1	0	0	29٫41176471	1	43.jpg
1	65	1	0	1	0	0	0	33٫05785124	0	44.jpg
1	73	0	0	1	0	0	0	27٫10204082	1	45.jpg
1	59	1	0	1	0	1	0	29٫296875	1	46.jpg
0	55	0	0	1	0	0	0	31٫25	0	47.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	23٫50780533	1	48.jpg
0	34	0	0	1	0	1	0	22٫89281998	0	49.jpg
0	61	0	0	1	0	0	0	29٫296875	1	50.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	31٫25	0	51.jpg
0	56	0	1	1	0	0	0	28٫37370242	1	52.jpg
1	64	0	0	1	0	0	0	29٫55254943	1	53.jpg
0	54	1	1	1	0	0	0	29٫6875	1	54.jpg
0	50	0	0	1	0	0	0	28٫515625	1	55.jpg
0	64	1	0	0	1	1	0	16٫9550173	1	56.jpg
0	40	0	0	0	0	0	0	24٫00548697	1	57.jpg
0	40	0	0	1	0	0	0	27٫40765728	0	58.jpg
0	58	0	0	1	0	0	0	35٫7495069	0	59.jpg
0	58	0	0	0	0	0	0	29٫58579882	1	60.jpg
0	52	0	1	1	0	0	0	35٫62901745	0	61.jpg
1	57	1	0	1	0	0	0	36٫73094582	0	62.jpg
0	61	0	0	1	0	0	0	33٫69493754	0	63.jpg
0	62	0	0	1	0	0	0	26٫5625	0	64.jpg
0	54	0	0	1	0	1	0	20٫81165453	1	65.jpg
0	64	1	0	0	1	0	0	20٫88888889	1	66.jpg
0	64	0	0	1	0	1	0	30٫11938	0	67.jpg
0	53	0	1	1	0	0	1	34٫31252	0	68.jpg
0	50	1	0	0	1	1	1	25٫88757	1	69.jpg
0	50	0	0	1	0	1	0	28٫65014	1	70.jpg
0	53	0	0	1	0	1	0	37٫89063	0	71.jpg
0	46	1	0	1	1	0	1	27٫46914	1	72.jpg
0	57	0	0	1	0	0	0	31٫24524	1	73.jpg
0	60	0	0	1	0	0	1	25	1	74.jpg
0	66	0	0	1	0	0	1	28٫84153	1	75.jpg
0	68	0	0	1	0	0	0	28٫56	1	76.jpg
0	53	1	1	1	1	1	0	27٫94214	1	77.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	29٫13632	1	78.jpg
0	66	1	0	1	0	1	0	25٫80645	1	79.jpg
0	68	0	0	1	0	0	1	22٫89282	1	80.jpg
0	71	0	1	1	0	1	1	28٫87544	1	81.jpg
0	64	0	0	1	0	0	0	29٫55255	0	82.jpg
0	56	1	1	1	1	0	0	27٫43484	1	83.jpg
0	61	0	1	1	1	0	0	35٫26171	1	84.jpg
0	65	0	0	1	1	0	0	33٫59375	1	85.jpg
0	59	0	0	1	0	1	1	23٫833	0	86.jpg
0	69	0	0	1	0	0	1	25٫39022	1	87.jpg
0	37	1	0	1	0	1	0	29٫62963	0	88.jpg
0	54	0	0	1	0	0	1	31٫64037	1	89.jpg
0	47	0	0	1	0	1	1	33٫20313	1	90.jpg
1	50	1	1	0	0	0	0	21٫09375	0	91.jpg
0	51	0	0	1	1	0	0	22٫77319	1	92.jpg
0	64	1	1	0	1	1	0	18٫35938	1	93.jpg
0	55	0	0	0	0	1	0	28٫51563	1	94.jpg
0	60	0	1	1	1	1	0	28٫57796	1	95.jpg
0	57	0	0	1	0	0	0	31٫64557	1	96.jpg
0	59	0	0	0	0	0	0	18٫369	1	97.jpg
1	70	0	0	1	0	0	0	23٫345	1	98.jpg
1	70	0	0	1	0	0	0	33٫15785124	1	99.jpg
0	53	0	0	1	0	0	0	34٫76563	0	100.jpg
0	62	0	1	1	0	0	0	23٫66143862	0	101.jpg
0	58	0	0	1	1	0	0	23٫12467037	0	102.jpg
0	43	0	0	1	0	0	0	34٫765635	0	103.jpg
0	55	0	0	0	0	1	0	28٫515625	0	104.jpg
0	59	0	0	1	0	1	1	23٫8330046	0	105.jpg
0	49	0	0	1	0	0	1	25٫39021852	0	106.jpg
0	37	1	0	1	0	1	0	29٫62962963	0	107.jpg
0	54	0	0	1	0	0	1	31٫64036818	0	108.jpg
0	47	0	0	1	0	1	1	33٫203125	0	109.jpg
1	50	1	1	0	0	0	0	21٫09375	0	110.jpg
0	51	0	0	1	1	0	0	22٫77318641	0	111.jpg