VinDr-CXR：带放射科医师标注的胸部 X 光开放数据集
图像与视频处理
2022-03-22 v3
摘要
现有大多数胸部 X 光数据集包含的标签来自一组影像所见，但未在 X 光片上标明其位置。这限制了用于胸部异常检测与定位的机器学习算法的发展。在本工作中，我们描述了一个包含超过 100,000 张胸部 X 光扫描的数据集，这些扫描回顾性收集自越南两家大型医院。从这批原始数据中，我们发布了 18,000 张图像，由总计 17 名经验丰富的放射科医师手动标注，包含 22 个包围异常的矩形局部标签和 6 个疑似疾病的全局标签。发布的数据集划分为 15,000 张的训练集和 3,000 张的测试集。训练集中的每张扫描由 3 名放射科医师独立标注，而测试集中的每张扫描由 5 名放射科医师达成共识后标注。我们设计并构建了一个用于 DICOM 图像的标注平台以辅助这些标注流程。所有图像均以 DICOM 格式公开提供（https://www.physionet.org/content/vindr-cxr/1.0.0/），并附带训练集与测试集的标签。
引用
@article{arxiv.2012.15029,
title = {VinDr-CXR: An open dataset of chest X-rays with radiologist's annotations},
author = {Ha Q. Nguyen and Khanh Lam and Linh T. Le and Hieu H. Pham and Dat Q. Tran and Dung B. Nguyen and Dung D. Le and Chi M. Pham and Hang T. T. Tong and Diep H. Dinh and Cuong D. Do and Luu T. Doan and Cuong N. Nguyen and Binh T. Nguyen and Que V. Nguyen and Au D. Hoang and Hien N. Phan and Anh T. Nguyen and Phuong H. Ho and Dat T. Ngo and Nghia T. Nguyen and Nhan T. Nguyen and Minh Dao and Van Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.15029},
year = {2022}
}
备注
11 pages, under review by Nature Scientific Data