来自人群筛查项目的全视野数字乳腺摄影数据集
计算机视觉与模式识别
2025-09-03 v1 机器学习
摘要
乳腺癌是全球女性第二大癌症风险。早期癌症检测已被证明在降低死亡率方面有效。人群筛查项目为参与者安排定期乳腺摄影检查，促进早期发现。目前，此类筛查项目需要人工阅片。阅片过程中的假阳性错误不必要地导致昂贵的随访和患者焦虑。自动化方法有望提供更高效、一致且有效的阅片。为了促进其发展，已创建了多个数据集。本研究旨在专门针对人群筛查项目，介绍了NL-Breast-Screening，一个来自加拿大省级筛查项目的数据集。该数据集包含5997例乳腺摄影检查，每例均有四个标准视图且经活检确认。其中放射科医生阅片为假阳性的病例已被识别。NL-Breast作为一项新资源公开发布，以促进人群筛查项目自动化的发展。
引用
@article{arxiv.2411.02710,
title = {Full Field Digital Mammography Dataset from a Population Screening Program},
author = {Edward Kendall and Paraham Hajishafiezahramini and Matthew Hamilton and Gregory Doyle and Nancy Wadden and Oscar Meruvia-Pastor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.02710},
year = {2025}
}