COVID-CT-MD：适用于机器学习与深度学习的 COVID-19 计算机断层扫描（CT）数据集
图像与视频处理
2020-10-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
新型冠状病毒（COVID-19）自 2019 年底出现以来，已急剧席卷 200 多个国家，感染数百万人，并夺走近 100 万人的生命。这种高度传染性的疾病容易传播，若不及时控制，会迅速压垮医疗系统。当前的标准诊断方法——逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）——耗时且灵敏度较低。胸部 X 光片（CXR）作为首个使用的成像方式，易于获取且能即时出结果。然而，其灵敏度 notoriously 低于计算机断层扫描（CT），而 CT 可高效用于补充其他诊断方法。本文介绍了一个新的 COVID-19 CT 扫描数据集，称为 COVID-CT-MD，其不仅包含 COVID-19 病例，还包含健康受试者以及社区获得性肺炎（CAP）感染者。COVID-CT-MD 数据集附带肺叶级、切片级和患者级标签，有潜力促进 COVID-19 研究，特别是 COVID-CT-MD 可助力开发基于先进机器学习（ML）和深度神经网络（DNN）的解决方案。
引用
@article{arxiv.2009.14623,
title = {COVID-CT-MD: COVID-19 Computed Tomography (CT) Scan Dataset Applicable in Machine Learning and Deep Learning},
author = {Parnian Afshar and Shahin Heidarian and Nastaran Enshaei and Farnoosh Naderkhani and Moezedin Javad Rafiee and Anastasia Oikonomou and Faranak Babaki Fard and Kaveh Samimi and Konstantinos N. Plataniotis and Arash Mohammadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.14623},
year = {2020}
}