这就是美国国家卫生研究院(NIH)临床中心最新公开发布的大型CT图像数据集DeepLesion,也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。 “我们希望这项工作能更好地帮助放射科医生进行诊断,解决真正有意义的临床问题。”DeepLesion项目技术负责人、现在已经离开NIH、出任平安科技美国东部研究院院长的...
在这个数据库中,NIH提供了近期工作中使用数据集的一个增强版本(增加了6个疾病类别和更多的图像),规模大约是Openi的正面胸部X光片数量的27倍。所有数据集是从美国国家卫生临床中心的临床PACS数据库中提取出来的,其中包含了医院所有正面胸部X光片的约60%。 参与这项工作的NIH研究员吕乐博士告诉新智元,胸部X光图像去除病...
MIMIC-CXR是一个包括377,110张胸部X光片和277,835个放射学报告的大型数据集。作者基于MIMIC-CXR构建了Medical-CXR-VQA数据集。传统基于规则构建的方法的一种途径是将数据集构建过程分为两步，第一步是从原始文本信息中提取出结构化的关键信息，例如疾病的位置，类型，级别，存在可能性等等；第二步是基于所提取的关...
8月14日,美国国立卫生研究院(NIH)官网发布了一则新闻,宣布将公布全面的蛋白质基因组数据集,旨在帮助癌症研究人员揭开分子之谜,加速癌症研究进程。 美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)公布的这个全面的数据集,对来自10种癌症...
刚刚（好吧，其实是前两天），美国国立卫生研究院（NIH）临床中心宣布：一份堪称最大规模的胸部X光片数据集，正式开放给科研学术使用。NIH临床中心发布的该数据集含盖了超过10万个匿名胸部X光片图像及其相应数据，还增加了教授计算机如何检测和诊断疾病的方法，NIH希望开放数据集后可以让医院借用AI为临床医生提供更好的...
数据集介绍 背景: 胸部X光检查是最常见且最具成本效益的医学影像检查之一。 该NIH胸部X射线数据集由112120幅X射线图像组成,这些图像带有来自30805位独特患者的疾病标签。 为了创建这些标签,作者使用自然语言处理技术从相关的放射学报告中挖掘疾病分类。 预计标签的准确率> 90%,适用于弱监督学习。 原始放射学报告尚未公...
[图片][图片] 新智元报道 来源:HIN 作者:大明,闻菲【新智元导读】NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion,研究人员在此基础上训练深度神经网络,创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器,能够...
数据集内容:NIH Chest X-ray数据集是一个胸部X射线数据集,由美国国立卫生研究院临床中心发布,总共收集了30000多名患者的,100000多张胸部X射线数据集,其中包括许多患有晚期肺部疾病的患者。 数据集数量:NIH Chest X-ray数据集包含30000多名患者的,100000多张胸部X射线数据集 ...
德州大学与美国国立卫生研究院(NIH)联合发布的Medical-CXR-VQA数据集包含21.5万张X光图像和78万个问题,是当前最大的医学VQA数据集之一。其多样化的问题类型和高质量的标注,为研究者提供了丰富资源,推动医学视觉问答技术的发展。该数据集的开放共享促进了领域内的合作与交流,并有望提升临床诊断和病情评估的效率与质量,...
Lung_CT_Analysis:NIH 肺 CT 分析 肺_CT_分析 NIH 肺 CT 分析 这是一个共享的 repo - 测试 布鲁斯在家里! 上传者:weixin_42120541时间:2021-06-29 基于DenseNet深度学习的胸部X光医学诊断包括预处理和准备真实X光数据集.zip 本项目是基于DenseNet深度学习的胸部X光医学诊断系统,通过分析胸部X光图像,辅助医生进行...