要約
SARS-CoV-2 パンデミックの発生により、世界中の医療システムが限界に達しており、その結果、診断の待ち時間が長くなり、医療支援が必要になっています。
胸部 X 線写真 (CXR) が最も一般的な COVID-19 診断方法の 1 つであるため、画像ベースの COVID-19 検出用の多くの人工知能ツールが開発されており、多くの場合、COVID-19 陽性患者の少数の画像でトレーニングされています。
したがって、高品質で十分に注釈が付けられた CXR 画像データベースの必要性が高まりました。
この論文では、ポーランドの 15 の病院から収集された、COVID-19 または他のタイプの肺炎の患者と健康な個人の胸部 X 線 (CXR) 画像を含む POLCOVID データセットを紹介します。
元のレントゲン写真には、肺領域に限定された前処理済みの画像と、セグメンテーション モデルで得られた対応する肺マスクが付随しています。
さらに、手動で作成された肺マスクは、POLCOVID データセットの一部と、公開されている他の 4 つの CXR 画像コレクション用に提供されています。
POLCOVID データセットは肺炎や COVID-19 の診断に役立ちますが、一致した画像と肺マスクのセットは肺セグメンテーション ソリューションの開発に役立つ可能性があります。
要約(オリジナル)
The outbreak of the SARS-CoV-2 pandemic has put healthcare systems worldwide to their limits, resulting in increased waiting time for diagnosis and required medical assistance. With chest radiographs (CXR) being one of the most common COVID-19 diagnosis methods, many artificial intelligence tools for image-based COVID-19 detection have been developed, often trained on a small number of images from COVID-19-positive patients. Thus, the need for high-quality and well-annotated CXR image databases increased. This paper introduces POLCOVID dataset, containing chest X-ray (CXR) images of patients with COVID-19 or other-type pneumonia, and healthy individuals gathered from 15 Polish hospitals. The original radiographs are accompanied by the preprocessed images limited to the lung area and the corresponding lung masks obtained with the segmentation model. Moreover, the manually created lung masks are provided for a part of POLCOVID dataset and the other four publicly available CXR image collections. POLCOVID dataset can help in pneumonia or COVID-19 diagnosis, while the set of matched images and lung masks may serve for the development of lung segmentation solutions.
arxiv情報
著者 | Aleksandra Suwalska,Joanna Tobiasz,Wojciech Prazuch,Marek Socha,Pawel Foszner,Damian Piotrowski,Katarzyna Gruszczynska,Magdalena Sliwinska,Jerzy Walecki,Tadeusz Popiela,Grzegorz Przybylski,Mateusz Nowak,Piotr Fiedor,Malgorzata Pawlowska,Robert Flisiak,Krzysztof Simon,Gabriela Zapolska,Barbara Gizycka,Edyta Szurowska,POLCOVID Study Group,Michal Marczyk,Andrzej Cieszanowski,Joanna Polanska |
発行日 | 2022-12-15 16:58:04+00:00 |
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