NCI 图像数据 Commons 中多种癌症放射学数据集的 AI 生成标注数据集
图像与视频处理
2024-10-22 v3
摘要
美国国家癌症研究所(NCI)图像数据 Commons(IDC)提供用于云计算的公开癌症放射学数据集,这对开发先进的成像工具和算法至关重要。尽管潜力巨大,这些数据集的标注极少;在项目中考虑的数据集中,仅有 4% 的 DICOM 研究具有已有的分割标注。本项目增加了多个 IDC 数据集中的分割数量。我们为 11 个不同的 IDC 图像数据集生成了高质量、AI 生成的关于组织、器官和/或癌症的成像标注数据集。这些数据集包含多种模态的图像,包括计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)。数据集涵盖胸部、乳腺、肾脏、前列腺和肝脏等多个身体部位。一部分 AI 标注由放射科医生审核并修正,以评估 AI 模型的性能。AI 与放射科医生的标注均按照医学数字成像与通信(DICOM)标准进行编码,从而可作为第三方分析数据集无缝集成到 IDC 集合中。所有模型、图像和标注均公开可用。
引用
@article{arxiv.2310.14897,
title = {AI-Generated Annotations Dataset for Diverse Cancer Radiology Collections in NCI Image Data Commons},
author = {Gowtham Krishnan Murugesan and Diana McCrumb and Mariam Aboian and Tej Verma and Rahul Soni and Fatima Memon and Keyvan Farahani and Linmin Pei and Ulrike Wagner and Andrey Y. Fedorov and David Clunie and Stephen Moore and Jeff Van Oss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.14897},
year = {2024}
}
备注
24 pages; 20 figures