VinDr-Mammo：用于全视野数字乳腺摄影中计算机辅助诊断的大规模基准数据集
图像与视频处理
2023-03-20 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
乳腺摄影（即乳房 X 线摄影）是检测癌症及其他乳腺疾病最常用的成像方式。近期研究表明，基于深度学习的计算机辅助检测与诊断（CADe 或 CADx）工具已被开发出来，用以辅助医师并提高乳腺摄影解读的准确性。然而，大多数已发布的乳腺摄影数据集要么样本量有限，要么由屏-片乳腺摄影（SFM）数字化而来，阻碍了基于全视野数字乳腺摄影（FFDM）开发的 CADe 和 CADx 工具的发展。为克服这一挑战，我们引入了 VinDr-Mammo——一个用于检测和诊断乳腺摄影中乳腺癌及其他疾病的 FFDM 新基准数据集。该数据集包含 5,000 例乳腺摄影检查，每例均有四个标准体位，并经过双读，若存在分歧则通过仲裁解决。其创建用于评估乳腺层面的乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）与密度。此外，该数据集还提供了非良性发现的类别、位置和 BI-RADS 评估。我们将 VinDr-Mammo 在 PhysioNet 上公开，作为促进开发用于乳腺癌筛查的 CADe 和 CADx 工具发展的新型影像资源。
引用
@article{arxiv.2203.11205,
title = {VinDr-Mammo: A large-scale benchmark dataset for computer-aided diagnosis in full-field digital mammography},
author = {Hieu T. Nguyen and Ha Q. Nguyen and Hieu H. Pham and Khanh Lam and Linh T. Le and Minh Dao and Van Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11205},
year = {2023}
}
备注
The manuscript is accepted for publication by Scientific Data (Nature)