德克萨斯大学奥斯汀分校 发布 NIH-CXR-LT, MIMIC-CXR-LT 数据集, 应用在 医学图像分析、疾病分类 领域

德克萨斯大学奥斯汀分校 本次发布的数据集 NIH-CXR-LT, MIMIC-CXR-LT, 本研究介绍了两个用于胸部X光片上胸腔疾病长尾分类的大型数据集NIH-CXR-LT和MIMIC-CXR-LT，旨在解决医学图像分类中的长尾分布问题。这两个数据集包含19和20种胸腔疾病分类，训练图像数量从7到53000不等，反映了自然分布的胸腔X光数据。数据集通过引入新的罕见疾病发现，如主动脉钙化、皮下气肿等，来创建自然的长尾分布，无需人工子采样。这些数据集的应用领域包括开发和评估针对医学图像长尾分类的方法，以提高对罕见但关键的“尾”类别的分类准确性。

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