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IBM發布胸部X光數據集以進行AI開發

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2021/03/31
圖片來源:《科學數據》雜誌

IBM開發了豐富的胸部 X光檢查(chest X-ray, CXR)圖像數據集,以協助研究人員進行人工智能研究,並邀請放射學界希望為數據集的進一步發展做出貢獻的研究人員與之共榮。

IBM Research-Almaden研究中心的研究團隊,於325日發表在《科學數據》雜誌上的數據集,在放射科醫生審查並報告了1,083CXR圖像後,使用眼動追踪系統收集了數據。數據集包​​含了CXR圖像、轉錄的放射線報告文本、放射科醫師的口述和視線坐標數據。

1,083例患者中,有349例患有肺炎,其中330例患有充血性心力衰竭,而359例正常。研究團隊表示,證據表明,該數據集可以幫助放射學領域的AI從業人員完成兩項重要任務:

1. 標記放射科醫生在報告發現時所看到的圖像區域的坐標,可為該發現提供一個大概的關注區域。在不改變放射科醫生例行程序的情況下,該方法提出了一種平價且有效的方法,用於生成用於訓練機器學習演算法(例如疾病分類器)的圖像的局部註釋集合。由於IBM還共享真實值 (ground-truth) 邊界框 (bounding box),因此可以使用此數據集進一步研究眼睛追踪在標記發現位置時的有效性。研究團隊還演示了在深度神經網絡訓練中凝視的利用,並表明可以提高性能。
 
2. 眼睛的追踪可以表徵放射科醫生如何處理X光的任務。放射科醫生在閱讀正常和疾病的X光照片時的視線研究(以注意力圖的形式顯示),揭示了AI開發人員在構建模型時,可以使用的認知工作流模式。


IBM希望該數據集可以為各個研究領域做出貢獻,特別是在可解釋性和多模式深度學習/機器學習方法方面。此外,疾病分類和定位、自動放射學報告生成,以及人機交互的研究人員也可以從這些數據中受益。研究團隊報告了深度學習實驗,這些實驗利用了由視線數據集產生的注意力圖,來顯示該數據集的潛在效用。

文章的作者之一,IBM Research-Almaden研究中心高級科學家兼研究經理梅赫迪·莫拉迪(Mehdi Moradi)在其部落格的文章中寫到:「眼動數據和疾病的定位可以用來設計新穎的損失函數以訓練神經網絡,也許還可以使放射科醫生和AI發揮更深的協同作用。」