计算机工程与应用››2021,第57卷››发行(22): 15-27.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0118

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新冠肺炎医学影像数据集及研究进展

刘锐,丁辉,尚媛园,邵珠宏,刘铁  

  1. 1首都师范大学 信息工程学院,北京 100048
    2成像技术北京市高精尖创新中心,北京 100048
    三。高可靠嵌入式系统技术北京市工程研究中心,北京 100048
    4电子系统可靠性技术北京市重点实验室,北京 100048
  • 出版日期:2021-11-15 发布日期:2021-11-16

新冠肺炎医学影像数据集及其研究进展

刘瑞、丁慧、尚媛媛、邵竹红、刘铁  

  1. 1.首都师范大学信息工程学院,北京100048
    2.北京市图像技术先进创新中心,中国北京100048
    3.北京高可靠嵌入式系统工程研究中心,北京100048,中国
    4.电子系统可靠性技术北京市重点实验室,北京100048,中国
  • 在线:2021-11-15 出版:2021-11-16

摘要:

由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)的诊断和评估中发挥了重要作用,新冠肺炎相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过新冠肺炎相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)和X(CXR)图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势。

关键词: 新冠肺炎, 深度学习, 图像分割, 图像分类

摘要:

由于成像技术在新型冠状病毒(COVID-19)的诊断和评估中发挥着重要作用,与COVID-19相关的数据集已陆续发表。但很少有评论文章讨论COVID-19图像处理,尤其是在数据集中。为此,通过新冠肺炎相关期刊论文、报告和相关开源数据集网站,包括计算机断层扫描(CT)图像和X射线(CXR)图像数据集,对新的冠脉肺炎数据集和深度学习模型进行分类和分析。同时,分析了这些数据集所呈现的医学图像的特征。本文着重于整理和描述与新冠肺炎医学影像相关的开源数据集。此外,对一些在相关数据集上表现良好的重要分割和分类模型进行了分析和比较。最后,本文讨论了肺部成像技术的未来发展趋势。

关键词: COVID-19数据集, 深度学习, 图像分割, 图像分类