CO2Wounds-V2: Extended Chronic Wounds Dataset From Leprosy Patients

要約

慢性創傷は、主に糖尿病やハンセン病などの病気の蔓延により、世界的に継続的な健康上の懸念を引き起こしています。
これらの傷を監視する標準的な方法には医療専門家による目視検査が含まれますが、これは交通機関や医療インフラが不十分な遠隔地の患者にとっては課題となる可能性があります。
これにより、分類、検出、セグメンテーションなどの画像処理タスクを実行する、創傷画像の分析と追跡用に設計されたアルゴリズムの開発が行われました。
ただし、これらのアルゴリズムの有効性は、通常は希少な、包括的で多様な創傷画像データの利用可能性に大きく依存します。
この論文では、医療分野における画像処理アルゴリズムの開発とテストを強化することを目的として、ハンセン病患者の RGB 創傷画像と対応するセマンティック セグメンテーション アノテーションの拡張コレクションである CO2Wounds-V2 データセットを紹介します。

要約(オリジナル)

Chronic wounds pose an ongoing health concern globally, largely due to the prevalence of conditions such as diabetes and leprosy’s disease. The standard method of monitoring these wounds involves visual inspection by healthcare professionals, a practice that could present challenges for patients in remote areas with inadequate transportation and healthcare infrastructure. This has led to the development of algorithms designed for the analysis and follow-up of wound images, which perform image-processing tasks such as classification, detection, and segmentation. However, the effectiveness of these algorithms heavily depends on the availability of comprehensive and varied wound image data, which is usually scarce. This paper introduces the CO2Wounds-V2 dataset, an extended collection of RGB wound images from leprosy patients with their corresponding semantic segmentation annotations, aiming to enhance the development and testing of image-processing algorithms in the medical field.

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