Chest X-ray PD Dataset 共有4575张 COVID-19 感染、其他肺炎感染和健康人群的 2D 胸部 X 光图像。该数据集首先从多个来源[1-6]获得了 1525 张 COVID-19 感染的胸部 X 光图像,又从 Kaggle 数据库[7]和 NIH 数据集[8]中收集到其他肺炎感染图像和正常图像各 1525 张。 [1] http://arxiv.org/abs/...
目前规模最大的肺部X光数据库ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的,该数据库包含 14 种肺部疾病(肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气)的 10 多万张 X光前视图(约42G),研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注,1-14类分别对应14种肺部疾病,第1...
如果有任何错误的地方,希望不吝赐教和指正。 我们用到的数据库是著名的ChestX-ray8 dataset,包含数万张X-ray图像。数据下载的链接为: https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCCnihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC 让我们打开下载好的文件看一下这些数据的样子,如下图: 我们来看一下这些数据的大概...
To bridge this gap, we introduce Guide3D, a bi-planar X-ray dataset for 3D reconstruction. The dataset represents a collection of high resolution bi-planar, manually annotated fluoroscopic videos, captured in real-world settings. Validating our dataset within a simulated environment reflective of ...
ChestX-ray14 is a medical imaging dataset which comprises 112,120 frontal-view X-ray images of 30,805 (collected from the year of 1992 to 2015) unique patients with the text-mined fourteen common disease labels, mined from the text radiological reports v
由于这两种情况很少出现在现有的数据集中,我们公开了一个新的数据集——Cutters and Liquid Containers X-ray Dataset (CLCXray) 来进行相关研究。此外,我们提出了一种新的标签感知机制(LA)来解决对象重叠问题。特别的,LA 建立了特征...
We present a comprehensively annotated pediatric wrist trauma radiography dataset (GRAZPEDWRI-DX) for machine learning. The acronym is composed of the terms “Graz”, “Pediatric”, “Wrist”, and “DigitalX-ray”. The image collection is de-identified, distributed in an accessible file format ...
在此背景之下，上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队探索了基于医学知识增强的基础模型预训练方法，发布了首个胸部 X-ray 的基础模型，即 KAD（Knowledge-enhanced Auto Diagnosis Model）。该模型通过在大规模医学影像与放射报告数据进行预训练，通过文本编码器对高质量医疗知识图谱进行隐空间嵌入，利用视觉 - 语言...
COVID-19 CHEST X-RAY DATABASE 是一个胸部X射线图像数据集,专为分类任务设计,旨在区分 COVID-19 阳性病例、正常和病毒性肺炎。该数据集包括 1200 张 COVID-19 阳性图像、1341 张正常图像和 1345 张病毒性肺炎图像。COVID-19 图像从多个公开资源如 Github、德国医学院和SIRM 收集而来,而正常及病毒性肺炎图像...
上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队聚焦医学人工智能,提出了首个基于医学领域知识增强的 Chest X-ray 的基础模型。 近年来,基于大数据预训练的多模态基础模型 (Foundation Model) 在自然语言理解和视觉感知方面展现出了前所未有的进展,在各领域中受到了广泛关注。在医疗领域中,由于其任务对领域专业知识的高度依赖...