NIH胸部 X 光数据集的数据卡片

数据集摘要

NIH胸部X光数据集包含了112,120个前视X光图像，来自30,805位独特患者，具有经过文本挖掘的14种疾病图像标签（每个图像可以具有多个标签），这些标签是通过自然语言处理从相关的放射学报告中挖掘得到的。四十个常见的胸部病理包括肺不张、浓合、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维化、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝，这是我们CVPR2017论文中列出的8个常见疾病模式的扩展。请注意，出于多种原因，原始的放射学报告（与这些胸部X光研究相关）不适合公开分享。文本挖掘的疾病标签预计具有超过90%的准确性。请在我们的arxiv论文中了解更多关于基于14个疾病标签的训练模型的详细信息和基准性能： 1705.02315

数据集结构

数据实例

下面提供了训练集的一个样本：

{'image_file_path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/95db46f21d556880cf0ecb11d45d5ba0b58fcb113c9a0fff2234eba8f74fe22a/images/00000798_022.png',
 'image': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=L size=1024x1024 at 0x7F2151B144D0>,
 'labels': [9, 3]}

数据字段

数据实例具有以下字段：

• image_file_path：一个字符串，表示图像路径
• image：一个包含图像的PIL.Image.Image对象。注意，当访问图像列时，dataset[0]["image"]会自动解码图像文件。解码大量图像文件可能需要很长时间。因此，最好首先查询样本索引，然后再查询"image"列，即dataset[0]["image"]应始终优先于dataset["image"][0]。
• labels：一个整数分类标签。类标签映射如下：

json{   "No Finding": 0,   "Atelectasis": 1,   "Cardiomegaly": 2,   "Effusion" 3,   "Infiltration": 4,   "Mass": 5,   "Nodule": 6,   "Pneumonia": 7,   "Pneumothorax": 8,   "Consolidation": 9,   "Edema": 10,   "Emphysema": 11,   "Fibrosis": 12,   "Pleural_Thickening": 13,   "Hernia": 14 }

数据集中的标签分布如下：

数据拆分

数据拆分按标签分布如下：

数据集创建

策划理由

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源数据

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据时需考虑的因素

数据集的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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更多信息

数据集策划者

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许可和归属

对NIH胸部X光影像没有任何使用限制。然而，数据集有以下归属要求：

• 在链接到NIH下载站点时提供链接： https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC
• 包含对CVPR 2017论文的引用（见引用信息部分）
• 承认NIH临床中心是数据提供者

引用信息

@inproceedings{Wang_2017,
    doi = {10.1109/cvpr.2017.369},
    url = {https://doi.org/10.1109%2Fcvpr.2017.369},
    year = 2017,
    month = {jul},
    publisher = {{IEEE}
},
    author = {Xiaosong Wang and Yifan Peng and Le Lu and Zhiyong Lu and Mohammadhadi Bagheri and Ronald M. Summers},
    title = {{ChestX}-Ray8: Hospital-Scale Chest X-Ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases},
    booktitle = {2017 {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ({CVPR})}
}

贡献者

感谢 @alcazar90 提供了这个数据集。