ROCOv2 (Radiology Object in COntext Version 2) ist ein innovativer multimodaler medizinischer Bilddatensatz, der radiologische Bilder mit relevanten medizinischen Konzepten und Beschreibungen kombiniert. Dieser Datensatz extrahiert radiologische Bilder und zugehörige medizinische Konzepte und Beschreibungen aus der PMC Open Access-Teilmenge und ist eine aktualisierte Version des ROCO-Datensatzes, der 35.705 neue Bilder hinzufügt und die Konzeptextraktion und -filterung verbessert.

Der Datensatz enthält 79.789 radiologische Bilder, die eine Vielzahl klinischer Modalitäten, anatomischer Regionen und Ausrichtungen (für Röntgenaufnahmen) abdecken, jeweils mit einer entsprechenden medizinischen Konzeptbeschreibung.

Zu den Verwendungsmöglichkeiten des ROCOv2-Datensatzes gehören: Trainieren von Bildannotationsmodellen auf der Grundlage von Bild-Beschriftungspaaren, Multi-Label-Bildklassifizierung unter Verwendung von UMLS-Konzepten, Vortraining von Modellen im medizinischen Bereich, Evaluieren von Deep-Learning-Modellen beim Multitasking-Lernen, Bildabruf und Aufgaben zur Beschriftungsgenerierung. Darüber hinaus liegt der Anwendungswert des ROCOv2-Datensatzes im medizinischen Bereich darin, dass er eine große Menge an biomedizinischem Wissen enthält, das zum Trainieren und Bewerten von Modellen verschiedener Modalitäten, wie z. B. der Bildunterschriftengenerierung, sowie zum Erstellen und Trainieren effizienter Bildabrufsysteme speziell für den medizinischen Bereich verwendet werden kann.