在超声波图像中用于胎儿头部生物学的大型注释数据集

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 计算机视觉 计算机视觉
• 产前诊断 在产前诊断

背景情况:

• 胎儿头部超声波成像对于产前诊断至关重要.
• 高质量的注释数据集对于开发医疗保健中先进的计算机视觉算法至关重要.
• 现有的数据集可能缺乏强大的模型培训所需的全面注释和格式多样性.

研究的目的:

• 为了介绍一个新的,高分辨率的胎儿头的超声波数据集.
• 提供关键解剖结构的详细注释,如大脑,洞腔隔膜透明膜 (CSP) 和侧腔室 (LV).
• 确保广泛的兼容性和高可靠性,用于各种计算机视觉和医学成像应用.

主要方法:

• 收集了3832张高分辨率 (959x661像素) 胎儿头部超声波图像.
• 在CSV文件中对解剖区域 (大脑,CSP,LV) 进行注释,并提供像素大小信息.
• 通过高级主治医生和放射技术专家的两步过程验证注释,使用类内相关系数 (ICC) 和雅卡德相似度指数 (JS) 量化.
• 在11个通用格式 (例如,城市景观,COCO,YOLO,TFRecord) 的数据集可用性,以实现最大的可用性.

主要成果:

• 数据集包括3832个精心注释的胎儿头部超声图像.
• 标注显示出高可靠性,平均ICC值为0.859/0.889和JS值为0.855/0.857在两个标注轮.
• 数据集提供了11种不同的格式,确保与各种计算机视觉任务和医学成像软件的兼容性.

结论:

• 这一数据集是推动医学成像和计算机视觉研究的宝贵资源,特别是在胎儿健康方面.
• 它的详细注释,高可靠性和宽格式兼容性促进了改进的产前诊断工具的开发.
• 该数据集支持创建计算机辅助干预和算法,旨在提高母亲和胎儿的福祉.