近日，研究人员宣布，最大的CT病变图像数据库可开放供给公众访问。美国国立卫生研究院（NIH）临床中心的一个团队创建了DeepLesion，借助它可以促进计算机辅助检测（CADe）和诊断（CADx）深度学习方法的发展。

DeepLesion是通过从NIH的图片存档和通信系统（NIH PACS）中挖掘历史医学数据而开发的——它使用了来自存档医学图像中具有临床意义发现的注释（即书签），对书签的特性进行了分析、收集和排序，以创建数据库。

图1 即使在数据集中没有为淋巴结作注解，在整体的基本图像上两个肿大的淋巴结依然可以被正确地检测出来。在此致谢提供图片的SPIE

除了构建数据库外，研究团队还研发了一个基于数据库的通用病变检测仪，并且在将来，这种检测仪可以作为放射科医生或其他专业CADe系统的初步筛选工具。DeepLesion数据集拥有超过1万例病例研究中的32,000多个带注释病变，成为了现在最大的公共医学图像数据集。

它包含了多种病变类型，包括肾脏病变、骨病变、肺结节和淋巴结肿大。研究人员Ke Yan说：“我们希望该数据集能使医学成像领域受益，就像ImageNet使计算机视觉领域受益一样。”

除了病变检测之外，DeepLesion数据库还可用于对病变进行分类，即根据查询字符串检索病变或根据数据库中的现有模式来预测新病例中的病变增长情况。 将数据库扩展到其他图像模式、囊括来自多家医院的数据以及提高检测器算法的准确性是未来要做的工作。

该研究已发表在了SPIE数字图书馆上。

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