用于宫腔镜诊断良恶性疾病的HS-CMU数据集
医学物理
2024-06-06 v1
摘要
宫腔镜能够直接观察子宫内膜的形态变化，是筛查、诊断和治疗宫内病变的重要手段。准确识别疾病的良恶性至关重要。然而，子宫形态的复杂性和变异性增加了识别难度，导致漏诊和误诊，通常需要经验丰富的妇科医生和病理学家的专业知识。在这里，我们提供了首都医科大学附属北京朝阳医院进行的宫腔镜检查的视频和图像数据集（命名为HS-CMU数据集），记录了175名患者接受宫腔镜手术以探索子宫腔的视频。这些数据是使用相应的支持软件获得的。从这些视频中，选取了来自8个类别的3385张高质量图像，形成了HS-CMU数据集。这些图像由两位经验丰富的妇产科医生使用lableme软件进行标注。我们希望该数据集能够作为宫内良恶性疾病诊断的辅助工具。
引用
@article{arxiv.2406.02908,
title = {The HS-CMU Dataset for Diagnosing Benign and Malignant Diseases through Hysteroscopy},
author = {Ruxue Han and Yuantao Xie and Kangze You and Lijun Cao and Hua Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02908},
year = {2024}
}