PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Scientific Data· 2019Q1

MIMIC-CXR: Serbest Metin Raporlu, Anonimleştirilmiş Göğüs Radyografları Veritabanı

MIMIC-CXR, a de-identified publicly available database of chest radiographs with free-text reports

Alistair E. W. Johnson, Tom Pollard, Seth J. Berkowitz, Nathaniel R. Greenbaum ve diğerleri

Kısa özet

MIMIC-CXR, 65.379 hastadan alınan 227.835 göğüs radyografisi çalışmasını (377.110 görüntü) içeren, anonimleştirilmiş yeni ve halka açık bir veritabanıdır; her çalışma radyolog tarafından yazılmış serbest metin raporuyla eşleştirilmiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • MIMIC-CXR veritabanı 227.835 göğüs radyografisi çalışması ve 377.110 görüntü içermektedir.
  • Veriler, 2011-2016 yılları arasında Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nde görülen 65.379 hastadan alınmıştır.
  • Her çalışmaya, uygulayıcı bir radyolog tarafından yazılmış, anonimleştirilmiş serbest metin radyoloji raporu eşlik etmektedir.
  • Veri kümesi araştırmacılara ücretsiz ve halka açık olarak sunulmaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Chest radiography is an extremely powerful imaging modality, allowing for a detailed inspection of a patient's chest, but requires specialized training for proper interpretation. With the advent of high performance general purpose computer vision algorithms, the accurate automated analysis of chest radiographs is becoming increasingly of interest to researchers. Here we describe MIMIC-CXR, a large dataset of 227,835 imaging studies for 65,379 patients presenting to the Beth Israel Deaconess Medical Center Emergency Department between 2011-2016. Each imaging study can contain one or more images, usually a frontal view and a lateral view. A total of 377,110 images are available in the dataset. Studies are made available with a semi-structured free-text radiology report that describes the radiological findings of the images, written by a practicing radiologist contemporaneously during routine clinical care. All images and reports have been de-identified to protect patient privacy. The dataset is made freely available to facilitate and encourage a wide range of research in computer vision, natural language processing, and clinical data mining.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Scientific Data, 2019 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Radyoloji, Nükleer Tıp ve Görüntüleme

Radiology, Nuclear Medicine and ImagingMedicine