胸部:视网膜底部照片的巴西多标签眼科数据集

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 在拉丁美洲,公开可用的眼科数据集很少.
• 巴西多标签眼科数据集 (BRSET) 是为了弥补这一差距而创建的.
• BRSET提高了数据的代表性,并作为研究和教学工具.

研究的目的:

• 引入巴西多标签眼科数据集 (BRSET).
• 为了使不同的人口群体对不同模型性能进行调查.
• 为拉丁美洲的医疗计算机视觉教育提供与当地相关的数据集.

主要方法:

• 从8,524名巴西患者收集了16,266张视网膜图像.
• 图像被标记为解剖特征,质量和糖尿病视网膜病变等病理.
• 模型使用支持向量机和物流回归来进行预测任务的训练.

主要成果:

• BRSET包括65.1%的佳能CR2和34.9%的尼康NF5050图像.
• 15.8%的患者患有糖尿病视网膜病变;还注意到解剖学异常.
• 模型接受了糖尿病诊断,性别分类和糖尿病视网膜病变诊断的培训.

结论:

• BRSET是巴西和拉丁美洲第一个多标签眼科数据集.
• 该数据集有助于研究跨人口统计学模型偏差和绩效.
• 在外部验证和医疗计算机视觉培训中证明了BRSET的价值.