Bröströntgen är en av de vanligaste tillgängliga radiologiska undersökningar för screening och diagnos av många lungsjukdomar. Ett enormt antal röntgenundersökningar tillsammans med radiologiska rapporter samlas och lagras på många moderna sjukhus bildarkivering och kommunikationssystem (PACS). Å andra sidan är det fortfarande en öppen fråga hur denna typ av sjukhus-storlek kunskapsdatabas som innehåller ovärderliga bildinformatik (dvs. löst märkt) kan användas för att underlätta data-hungriga djupt lärande paradigm för att bygga verkligt storskaliga datorstödda system med hög precision (CAD). I detta papper presenterar vi en ny lungröntgen databas, nämligen "ChestX-ray8", som omfattar 108 948 frontalview röntgenbilder av 32 717 unika patienter med textminerade åtta sjukdomsbildsetiketter (där varje bild kan ha flera märken), från tillhörande radiologiska rapporter med hjälp av naturligt språkbehandling. Viktigt, Vi visar att dessa vanligt förekommande bröstkorgssjukdomar kan upptäckas och även rumsligt lokaliseras via en enhetlig svagt övervakad multi-märkta bildklassificering och sjukdom localization ram, som valideras med hjälp av vår föreslagna datauppsättning. Även om de initiala kvantitativa resultaten är lovande som rapporterats, djupa konvolutionella neurala nätverk baserade "avläsning bröströntgen" (dvs. att känna igen och lokalisera de vanliga sjukdomsmönster tränas med endast bildnivå etiketter) förblir en ansträngande uppgift för fullt automatiserade CAD-system med hög precision.
Nyligen införde REF en storskalig Bröströntgen datauppsättning vid namn ChestX-ray8 som är allmänt tillgänglig.
ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases
{'venue': 'IEEE CVPR 2017, pp. 2097-2106 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}