SLAKE：面向医学视觉问答的语义标注知识增强数据集
计算机视觉与模式识别
2021-02-19 v1 人工智能
计算与语言
摘要
医学视觉问答（Med-VQA）在医疗健康领域具有巨大潜力。然而，该技术的发展受限于缺乏可用于训练与评估的公开且高质量标注数据集。本文提出一个大型双语数据集 SLAKE，包含由经验丰富的医师标注的全面语义标签，以及用于 Med-VQA 的新型结构化医学知识库。此外，与现有可用数据集相比，SLAKE 包含更丰富的模态并覆盖更多人体部位。我们展示了 SLAKE 可用于促进 Med-VQA 系统的开发与评估。该数据集可从 http://www.med-vqa.com/slake 下载。
引用
@article{arxiv.2102.09542,
title = {SLAKE: A Semantically-Labeled Knowledge-Enhanced Dataset for Medical Visual Question Answering},
author = {Bo Liu and Li-Ming Zhan and Li Xu and Lin Ma and Yan Yang and Xiao-Ming Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09542},
year = {2021}
}
备注
ISBI 2021