胸腔X射线影像数据库
——MIMIC-CXR数据探索
2021-07-21 06:37:38李莉黄韬王新宇冯敖梓吕军
中国循证心血管医学杂志
2021年6期
李莉，黄韬，王新宇，冯敖梓，吕军
医疗影像是医疗大数据中的常见数据形式，是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要信息来源之一[1]。在治疗过程中，医院存储了大量影像信息，形成了巨大的数据积累[2]。如何有效利用这些数据促进医学技术的发展，是众多研究者们共同关注的重点。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据[3]。由于医学影像阅片工作专业性强，需专门的影像科医生阅片并撰写报告，工作内容可重复性高，且难以避免具有主观性，不同的医生可能得到不同的结果。使用深度学习技术理解医学影像，提取关键信息，自动阅片的AI辅助诊断技术具有重要的临床与科研价值。
在飞利浦医疗保健公司的支持下，麻省理工学院计算生理学实验室和贝斯以色列女执事医疗中心合作的基础上，2019年1月Johnson等发布了MIMIC胸部X射线（MIMIC-CXR）数据库[4]。这是一个带有放射学报告的大型胸部X射线影像公开数据集。同年11月，为了给研究过程提供标准，节省科研人员的时间，Johnson等在MIMICCXR的基础上进一步处理，发布了MIMIC-CXRJPG数据库[5]。不仅将DICOM的影像格式转换为JPEG格式，而且提取了文本报告中的重要信息，转换成了结构化的标签形式。本文对MIMICCXR以及MIMIC-CXR-JPG数据库做出基本的介绍，对DICOM影像数据转换成JPEG数据的过程进行了探索分析，并对深度学习技术在MIMICCXR医学影像上的研究方向进行简单总结。
1 MIMIC-CXR数据……
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