DeepLesion项目的主要完成人，NIH临床中心的博士后研究员闫轲介绍说。...基于DeepLesion构建的通用病灶检测流程图。...接下来，NIH临床中心希望通过收集更多数据，不断完善DeepLesion，提高其检测的准确性。...“我们也鼓励有余力的医生能够在DeepLesion上继续补全病灶标注，以造福广大研究者。”...DeepLesion 图像数据集下载（230G） https://nihcc.box.com/v/DeepLesion 参考资料 [1] Ke Yan, Xiaosong Wang, Le Lu, Ronald
”数据集： 这些数据从NIH的PACS里的bookmarks挖掘而来 问题定义 DeepLesion中的病变基本未排序，并且缺乏语义标签，例如肺结节，纵隔淋巴结 我们的目标是：通过“自动Instance-level...相关工作： 病变检索 病变匹配 监督提示（I）：病变类型 我们随机选择30％病灶并手动标记为8种类型：肺，腹部，纵隔，肝，骨盆，软组织，肾和骨 病变的粗糙属性 监督提示（II）：相对身体位置 在DeepLesion...的420名受试者的800个随机未标记的CT volumes 实验 DeepLesion的可视化：将病灶密集连接的超图投影到2D图（t-SNE）中 散点图的X轴和Y轴对应于每个病变相对身体位置的X和Z坐标...实验：病变匹配 将DeepLesion中的103名患者的1313个病变手动分成593个组进行评估 每组1-11个病变 true positive decision将同一实例的两个病变分配给同一组， false...纵向病变匹配 结论 我们提供了一个大型、全面的数据集DeepLesion，其中包括从PACS挖掘的重要放射影像的findings 可用于多种类别的病变检测，检索，分类，分割......
文章发表于MICCAI 2020 [1]，该研究在迄今规模最大的CT图像数据集NIH DeepLesion上进行了实验，取得了SOTA的病灶检测结果。...关键层面病灶检出问题的实验设计与结果分析 该研究采用NIH DeepLesion数据集作为模型的对比，模型的效果评价方法使用每幅图像在不同误报(FPs)下的灵敏度以及MAP@0.5。...表2: 在DeepLesion测试集上，预训练方法的消融实验效果 5....分别在LIDC-IDRI数据集，LITS肝脏数据集，NIH DeepLesion数据集上进行分类，分割以及检测任务。并且和在这些任务上的SOTA方法进行比较，我们的方法在不同数据集上均能取得较大提升。...，我们基于20%，40%，60%，80% 以及100% NIH DeepLesion数据分别微调了预训练模型，用来比较使用我们提出的预训练模型做迁移学习与直接从头训练之间的性能差异。
1.1.10 DeepLesion 数据集地址： https://nihcc.app.box.com/v/DeepLesion DeepLesion由美国国立卫生研究院临床中心（NIHCC）的团队开发...DeepLesion多类别病变数据集可以用来开发自动化放射诊断的CADx系统。
神经网络接受了来自DeepLesion数据集的数千张图片的训练，其中包含通过RECIST测量的32735张图片。 研究人员表示，“今天，评估癌症治疗的大多数临床试验使用RECIST作为客观反应测量。
美国国家卫生研究院（NIH）临床中心在几个月前开源了大型 CT 图像数据集 DeepLesion，这也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。...DeepLesion 项目技术负责人、现平安科技美国东部研究院院长吕乐博士在接受新智元采访时表示，为了构建 DeepLesion 数据集，研究人员倾注了一年多的时间，期间在计算机视觉顶会 CVPR 以及国际医学图像计算与计算机辅助干预大会
严格来说，放射科医生有时确实会直接在图像上画线或做其他注释，通过一些额外工作，这些注释可以变成可用于训练机器学习模型（例如DeepLesion）的边界框注释。...在CT影像的目标检测这一方面，这项任务的一个例子可以在DeepLesion论文中找到。 图像分割，训练模型来生成像素级的分割遮罩（也即病变的轮廓）。
尤其是最近DeepLesion公开了他们关于肿瘤患者的数据集。大家知道，标注是一个非常非常有挑战的事情，既要耗费人力，还要耗费财力。 ? ? ?
DeepLesion：包括4427名患者的CT扫描，该数据集是同类数据中最大的。它包括多种病变类型，如肺结节、骨异常、肾脏病变和肿大淋巴结。
the use of state-of-the-art detection neuralnetworks to flag suspicious lesions present in the NIH DeepLesion
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