REAL-Colon：用于开发真实世界结肠镜检查 AI 应用的数据集

结肠息肉的检测和诊断是预防结直肠癌的关键。最近的证据表明，基于 AI 的计算机辅助检测和计算机辅助诊断系统可以提高内镜医师的表现并提升结肠镜检查的有效性。然而，大多数可用的公开数据集主要由静止图像或视频片段组成，通常分辨率较低，不能准确代表真实世界的结肠镜检查过程。我们引入了 REAL-Colon（Real-world multi-center Endoscopy Annotated video Library，真实世界多中心内镜标注视频库）数据集：这是一个包含来自多个中心的六十份全分辨率真实世界结肠镜检查记录的 270 万原生视频帧的汇编。该数据集包含 35 万个边界框标注，每个标注均是在专家胃肠病学家的监督下创建的。每个视频还包含全面的患者临床数据、结肠镜检查采集信息和息肉组织病理学信息。凭借其前所未有的规模、质量和异构性，REAL-Colon 数据集为旨在推进结肠镜检查 AI 研究的研究人员和开发者提供了独特资源。其开放性和透明度促进了严谨且可复现的研究，推动了更准确、更可靠的结肠镜检查相关算法和模型的开发与基准测试。