哈佛医学院生物医学信息学系 发布 ReXGroundingCT 数据集, 应用在 医学影像分析、自然语言处理 领域

哈佛医学院生物医学信息学系 本次发布的数据集 ReXGroundingCT, ReXGroundingCT数据集是第一个公开可用的将自由文本放射学发现与3D胸部CT扫描中的像素级分割相链接的手工注释数据集。该数据集包含3,142个非对比胸部CT扫描，并与来自CT-RATE数据集的标准放射学报告配对。使用系统化的三阶段流程，GPT-4被用于提取阳性肺和胸膜发现，然后由专家注释者手动分割。总共注释了8,028个发现，跨越16,301个实体，并由有执业资格的放射科医生进行质量控制。大约79%的发现是焦点异常，而21%是非焦点异常。训练集包括每个发现的最多三个代表性分割，而验证集和测试集包含每个发现实体的详尽标签。ReXGroundingCT为开发和研究胸部CT中的句子级接地和自由文本医学分割模型建立了新的基准。

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