VinDr-PCXR:小児における胸部疾患の解釈のためのオープン大規模胸部X線写真データセット【JST・京大機械翻訳】

Nguyen, H. N.; Pham, H.; Tran, T.; Nguyen, T.; Nguyen, Q. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208555435872 整理番号：22P0321253

VinDr-PCXR:小児における胸部疾患の解釈のためのオープン大規模胸部X線写真データセット【JST・京大機械翻訳】

VinDr-PCXR: An open, large-scale chest radiograph dataset for interpretation of thoracic diseases in children

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発行年： 2022年03月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月08日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

成人胸部X線撮影(CXR)におけるコンピュータ支援診断システムは,大規模,注釈付きデータセットおよび高性能教師つき学習アルゴリズムの出現により,最近大きな成功を達成した。しかし,CXRスキャンにおける小児疾患を検出し診断するための診断モデルの開発は,高品質医師注釈データセットの欠如により行われる。この課題を克服するために,著者らは,2020年から2021年の間にベトナムの主要小児病院から遡及的に収集された9,125の研究の新しい小児CXRデータセットであるVinDr-PCXRを導入し,放出する。各スキャンは10年以上の経験を有する小児放射線科医により手動で注釈付けされた。データセットは,36の重大な所見と15の疾患の存在のためにラベル付けされた。特に,画像上の長方形境界ボックスにより各異常発見を同定した。著者らの知る限り,これは,複数の所見と疾患の検出に対する病変レベルアノテーションと画像レベルラベルを含む,最初のおよび最大の小児CXRデータセットである。アルゴリズム開発のために,データセットを7,728の訓練セットと1,397の試験セットに分割した。データ駆動アプローチを用いた小児CXR解釈の新しい進歩を促進するために,著者らはVinDr-PCXRデータサンプルの詳細な記述を提供し,データセットをhttps://physionet.org/で公開できる。【JST・京大機械翻訳】

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呼吸器の診断

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