2020 年内镜疾病检测挑战赛
图像与视频处理
2020-03-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
尽管许多技术围绕内镜构建，但仍需从多个中心收集综合数据集，以解决大多数深度学习框架的泛化问题。还有什么比疾病检测与定位更重要的呢？通过我们广泛的临床与计算专家网络，我们收集、整理并标注了胃肠内镜视频帧。我们已发布该数据集，并启动了疾病检测与分割挑战赛 EDD2020 https://edd2020.grand-challenge.org，以应对局限并探索新方向。EDD2020 是一项众包倡议，旨在测试近期深度学习方法的 feasibility 并促进构建鲁棒技术的研究。本文中，我们概述了 EDD2020 数据集、挑战任务、评估策略以及对测试数据的简要结果总结。在挑战研讨会后，将起草一份详细论文，对结果进行更深入的分析。
引用
@article{arxiv.2003.03376,
title = {Endoscopy disease detection challenge 2020},
author = {Sharib Ali and Noha Ghatwary and Barbara Braden and Dominique Lamarque and Adam Bailey and Stefano Realdon and Renato Cannizzaro and Jens Rittscher and Christian Daul and James East},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.03376},
year = {2020}
}