Medical Imaging Multimodal Dataset for Disease Detection and Diagnosis
Este conjunto de datos incluye varias colecciones de imágenes médicas que abarcan la radiografía de tórax, la tomografía computarizada del tórax, la resonancia magnética del cerebro y las imágenes retinianas y digestivas. Permite realizar investigaciones avanzadas sobre el diagnóstico asistido por inteligencia artificial, incluida la detección de cánceres, enfermedades pulmonares y trastornos retinianos y gastrointestinales.
Aproximadamente 1,1 GB, imágenes JPEG/PNG, más de 7000 imágenes divididas en 5 subconjuntos de datos (tomografía computarizada, radiografías, resonancia magnética, retina, tracto gastrointestinal)
Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Descripción
El conjunto de datos multimodales de imágenes médicas es una colección diversa de imágenes médicas anotadas, que incluye tomografías computarizadas de los pulmones, radiografías de tórax, resonancias magnéticas del cerebro, imágenes de la retina e imágenes del tracto gastrointestinal. Cada subconjunto de datos está etiquetado para diferentes diagnósticos, como el cáncer de pulmón, la COVID-19, los tumores cerebrales, las retinopatías diabéticas y las patologías digestivas. La calidad y la diversidad de las imágenes las convierten en un excelente soporte para la investigación y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático en imágenes médicas.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Desarrolle y valide modelos de aprendizaje automático para el diagnóstico automatizado de enfermedades médicas.
- Comparación de diferentes modalidades de imágenes para la investigación de detección multimodal.
- Formar modelos capaces de distinguir varios tipos de patologías en varias áreas clínicas.
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Este conjunto de datos se puede enriquecer añadiendo anotaciones clínicas más detalladas, imágenes adicionales de otras modalidades o instituciones, o desarrollando protocolos de estandarización para facilitar la integración multimodal. La anotación manual adicional y la segmentación de imágenes son posibles áreas de mejora.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de IA médica
- Desarrolladores de soluciones de diagnóstico
- Especialistas en imágenes
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- TensorFlow
- MONAI
- ITK-SNAP
- Cortadora 3D
💡 Consejo
Aproveche la diversidad multimodal para crear modelos que sean robustos para varios tipos de imágenes médicas.
Preguntas frecuentes
¿Qué modalidades de diagnóstico por imágenes se incluyen en este conjunto de datos?
Incluye tomografías computarizadas, radiografías, resonancias magnéticas del cerebro e imágenes de la retina y del tracto gastrointestinal.
¿Las anotaciones incluyen segmentaciones de imágenes?
No, las anotaciones se centran principalmente en las clases de diagnóstico, sin una segmentación detallada.
¿El conjunto de datos es adecuado para uso comercial?
Sí, la licencia CC BY 4.0 permite el uso comercial bajo la condición de atribución.
