POLCOVID: a multicenter multiclass chest X-ray database (Poland, 2020-2021)

要約

SARS-CoV-2の大流行により、世界中の医療システムは限界に達しており、診断待ち時間が増加し、必要な医療支援が必要な状況となっています。胸部X線写真（CXR）が最も一般的なCOVID-19診断法の1つであることから、画像ベースのCOVID-19検出のため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学習させている。そのため，高品質で注釈の充実したCXR画像データベースの必要性が高まった．本論文では，ポーランドの15の病院から集められた，COVID-19または他のタイプの肺炎の患者と健常者の胸部X線（CXR）画像を含むPOLCOVIDデータセットを紹介する．オリジナルのX線画像には，肺の領域に限定した前処理を施した画像と，セグメンテーションモデルによって得られた対応する肺のマスクが添付されている．さらに、POLCOVIDデータセットの一部と、他の4つの一般に利用可能なCXR画像コレクションについて、手動で作成した肺マスクが提供されている。POLCOVIDデータセットは，肺炎やCOVID-19の診断に役立ち，マッチング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と考えられる．

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.

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