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新冠病毒CT扫描图片数据集

COVID-CT

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包含275个COVID-19检测呈阳性的CT图像,有助于使用深度学习方法分析病人的CT图像并预测其是否患有新冠的相关研究和发展。

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数据集市
2020年04月18日

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数据介绍

​ 由研究者构建的一个开源 COVID-CT数据集,其中包含275个COVID-19检测呈阳性的CT图像,有助于使用深度学习方法分析病人的CT图像并预测其是否患有新冠的相关研究和发展。

​ 截至2020年3月30日,在全世界范围内已有775306人感染新冠肺炎,37083人死亡。对此疾病检测的低效和缺乏成为控制其传播的主要障碍。

目前的检测主要基于逆转录聚合酶链反应(RT-PCR),需要4到6个小时才能获得结果。与新冠肺炎可怕的传播速度相比,这远不够快。除了效率低下之外,RT-PCR检测试剂盒也非常短缺;这促使研究团队去研究替代的检测方式。这些方式可能更快,比RT-PCR便宜,更容易获得,但与RT-PCR一样准确。在众多可能性中,研究团队对CT图像尤其感兴趣。

​ 有几篇著作研究了CT图像在筛选和检测新冠肺炎时的效果,结果鼓舞人心。然而,出于对隐私的保护,这些研究中所使用的CT图像并不会公之于众,这极大地阻碍了基于CT图像的精准检测新冠肺炎先进人工智能方法的研发。

构建COVID-CT数据集,训练深度学习模型诊断新冠肺炎

​ 为了解决这个问题,研究团队构建了一个COVID-CT数据集,其中包含275个新冠肺炎检测呈阳性的CT图像,并向公众开放,以助于基于CT图像的新冠肺炎检测的研发;在35个新冠肺炎 CT图像和34个非新冠肺炎 CT图像上进行了测试,研究团队的模型F1值为0.85。结果表明,CT扫描有望用于筛选和检测新冠肺炎,然而还需要更先进的方法来进一步提高准确性。

确诊新冠肺炎的患者入院时的CT图像

A,2020年2月2日,一名39岁男性的胸部CT扫描结果,显示双侧毛玻璃混浊。 B,2020年2月6日,一名45岁男性的胸部CT扫描结果,显示双侧毛玻璃混浊。 C,2020年1月27日,一名48岁男性(在治疗后第9天出院)的胸部CT扫描结果,显示斑片状阴影。 D,2020年1月23日,一名34岁男性(在治疗后第11天出院)的胸部CT扫描结果,显示斑片状阴影。

图1:对于包含多个CT子图像的图像,研究团队将其手动拆分为单个CT图像。

关于数据集

​ 这些图像大小不同,最小,平均和最大高度分别为153、491和1853;最小,平均和最大宽度分别为124、383和1485。这些扫描来自143例患者。图2 显示了新冠肺炎CT扫描图像的一些示例。

图2:新冠肺炎阳性的CT扫描图像示例

引用:

@article{zhao2020COVID-CT-Dataset,
  title={COVID-CT-Dataset: a CT scan dataset about COVID-19},
  author={Zhao, Jinyu and Zhang, Yichen and He, Xuehai and Xie, Pengtao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2003.13865}, 
  year={2020}
}

论文详情:

[COVID-CT-Dataset: A CT Scan Dataset about COVID-19](

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