关于对超声资源,数据集和深度学习模型的公开传播和开放采购
Mohammad Alsharid1,2, Xiaoqing Guo3, Qianhui Men3
1Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, Roosevelt Drive, Old Road Campus Research Building, Headington, Oxford, Oxfordshire, United Kingdom. mohammad.alsharid@ku.ac.ae.
这项研究对公共超声波数据集和机器学习模型进行了目录和评估,发现许多数据集质量中等. 在公开可用的胎儿和前列腺超声数据中存在差距.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 机器学习 机器学习
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 与其他方式相比,超声数据在医学成像研究中未得到充分利用.
- 公共可用的超声波数据集和模型对于在该领域推进人工智能至关重要.
- 需要对这些资源进行系统的目录化和质量评估.
研究的目的:
- 编目和评估公开可用的超声波数据集和机器学习模型的可用性.
- 为数据集 (SonoDQS) 和模型 (SonoMQS) 引入新的质量评分系统.
- 识别当前公开可用的超声波数据资源中的差距.
主要方法:
- 对公开可用的超声波数据集和开源模型进行了全面的搜索.
- 开发并应用SonoDQS (超声波数据集质量评分) 来对数据集进行排名.
- 开发并应用SonoMQS (超声模型质量评分) 来评估模型.
主要成果:
- 确定了72个公共超声数据集和56个开源模型.
- 大多数已识别的数据集被SonoDQS评为"铜色" (第五层),表明质量中等.
- 观察到,对于胎儿和前列腺成像的公共数据集非常稀缺.
结论:
- 公共可用的超声波数据集和模型可用,但通常质量中等.
- 对于胎儿和前列腺成像等关键临床领域的公共数据存在重大差距.
- 高质量,多样化的超声数据集的进一步开发和策划对于人工智能研究至关重要.
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