COVIDx-US——用于人工智能驱动 COVID-19 分析的超声成像数据开放基准数据集
图像与视频处理
2023-02-08 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
COVID-19 大流行持续对全球人口的健康与福祉造成破坏性影响。除全球卫生危机外，该大流行还引发了显著的经济与财政困难以及社会心理影响。有效的筛查、分诊、治疗规划和预后判断在控制大流行中起着关键作用。近期研究强调了床旁超声成像在 COVID-19 筛查与预后中的作用，尤其是其具有无创、全球可及且易于消毒的特点。受这些特性以及人工智能工具辅助临床医生的前景所驱动，我们推出 COVIDx-US，一个与 COVID-19 相关的超声成像数据开放基准数据集。COVIDx-US 数据集整理自多个来源，其当前版本（即 v1.2）包含 150 个肺部超声视频以及 12,943 张经处理的患者图像，涵盖 COVID-19 感染、非 COVID-19 感染、其他肺部疾病/状况以及正常对照病例。COVIDx-US 是同类中最大的开放获取且经充分整理的专用数据集，其系统性整理、处理与验证专门服务于构建和评估人工智能算法与模型。
引用
@article{arxiv.2103.10003,
title = {COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data for AI-driven COVID-19 analytics},
author = {Ashkan Ebadi and Pengcheng Xi and Alexander MacLean and Stéphane Tremblay and Sonny Kohli and Alexander Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10003},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 5 figures, to be submitted to Nature Scientific Data