PSFHS:用于基于人工智能的阴部交融和胎儿头部细分的产卵内超声波图像数据集
Gaowen Chen1, Jieyun Bai2,3, Zhanhong Ou4
1Obstetrics and Gynecology Center, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China.
Scientific data
|May 2, 2024
概括
这项研究引入了一个大型,专家注释的数据集,用于超声波图像中的阴部交合体-胎儿头部细分. 本资源旨在推动人工智能开发,用于预测分娩结果.
科学领域:
- 医学成像医学成像
- 产科和妇科 产科和妇科
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 产后跨膜超声波对于评估胎儿头部相对于阴茎交叉体 (PSFH) 的位置至关重要.
- 准确的PSFH评估有助于预测分娩方式和胎儿头部下降.
- 客观的解释需要精确的阴部同位素 - 胎儿头部细分 (PSFHS),这是目前具有挑战性和数据有限的.
研究的目的:
- 为了解决PSFHS注释数据集的稀缺性.
- 开发和评估用于自动化PSFHS的AI模型.
- 为产科成像研究人员提供全面的资源.
主要方法:
- 创建一个像素级注释数据集,其中包括1358张产妇宫内超声波图像.
- 涉及医疗专家的标准化注释协议.
- 数据集旨在促进基于AI的细分模型开发.
主要成果:
- 介绍了迄今为止最大的公开可用的PSFHS数据集.
- 数据集包括1358个精心注释的图像.
- 能够对PSFHS的AI算法进行强有力的训练和验证.
结论:
- 新的PSFHS数据集是推动人工智能在产科超声波中的重要资源.
- 促进胎儿在分娩期间头部位置的客观和定量分析.
- 预计将改善预测分娩结果和临床决策.
