DeepLesion (база КТ-снимков). Крупнейшая в мире база данных КТ-снимков с отмеченными патологиями доступна всем желающим
 
2018/07/26 05:35:46

DeepLesion (база КТ-снимков)

.

2018: Крупнейшая в мире база данных КТ-снимков с отмеченными патологиями доступна всем желающим

В июле 2018 года стала публично доступна база данных КТ-снимков DeepLesion. Разработавшая ее команда из клинического центра Национального института здравоохранения США отмечает, что DeepLesion является самой крупной базой данных КТ-изображений, доступной для всех желающих. В нее вошли более 32 000 аннотированных снимков из более чем 10 000 клинических случаев. Такие обширные аннотированные коллекции рентгенологических изображений абсолютно необходимы для глубокого обучения алгоритмов на основе искусственного интеллекта, которые должны научиться распознавать различные поражения.

Одно из изображений, хранящихся в базе DeepLesion

Ки Ян (Ke Yan), ведущий исследователь команды, и рентгенолог клинического центра Рональд Саммерс (Ronald Summers) отметили, что новая база данных обладает огромным потенциалом для использования в сфере автоматизированного обнаружения (CADe) и диагностики (CADx) поражений. DeepLesion отличается от большинства других баз данных медицинских изображений тем, что они направлены на выявление только одного типа поражений, тогда как DeepLesion достаточно разнообразна и обширна, чтобы использоваться для диагностики множественных изменений.

При изучении КТ-изображений рентгенологи клинического центра измеряют и отмечают клинически значимые находки с помощью «электронных закладок», которые могут быть достаточно сложными и включать стрелки, направляющие линии и текст. Все эти заметки необходимы, чтобы точно описать местоположение и размер поражения и дать возможность другим специалистам выявить рост опухоли. Теперь эти заметки стали основой базы данных DeepLesion, объединившей аннотированные КТ-снимки различной патологии любой локализации – узловые новообразования в легких, опухоли печени, увеличенные лимфатические узлы и т. п.

Отсутствие такой базы данных служило основным препятствием для разработки более универсальных программ, однако команда DeepLesion уже создала универсальный детектор патологических изменений и считает, что в будущем его можно будет использовать для скрининга.[1]

Примечания