ROCOv2 (Radiology Object in COntext Version 2) は、放射線画像と関連する医療概念および説明を融合する革新的なマルチモーダル医療画像データセットです。このデータセットは、PMC オープン アクセス サブセットから放射線画像と関連する医療概念と説明を抽出します。これは、35,705 の新しい画像を追加し、概念の抽出とフィルタリングを改善した ROCO データセットの更新バージョンです。 このデータセットには、さまざまな臨床モダリティ、解剖学的領域、(X 線の) 方向性をカバーする 79,789 枚の放射線画像が含まれており、各画像には対応する医療概念の説明が付いています。 ROCOv2 データセットの用途には、画像とキャプションのペアに基づく画像アノテーション モデルのトレーニング、UMLS 概念を使用したマルチラベル画像分類、医療分野でのモデルの事前トレーニング、マルチタスク学習における深層学習モデルの評価、画像検索が含まれます。およびキャプション生成タスク。さらに、医療分野における ROCOv2 データセットの応用価値は、大量の生物医学的知識が含まれており、画像キャプションの生成などのさまざまなモダリティでのモデルのトレーニングと評価、および効率的な画像の構築とトレーニングに使用できることです。医療分野に特化した検索。

引用

研究でROCOv2データセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください。 Pelka, O., Menze, BH, & Rexhausen, SE (2023). Radiology Objects in COntext version 2 (ROCOv2): 医療画像解析のためのマルチモーダルデータセット。 arXiv プレプリント arXiv:2405.10004。 latex @misc {ronan_l.m._2024、 著者 = {{Ronan LM}}、 タイトル = { ROCOv2-放射線学 (改訂版 5d66908) }、 年 = 2024、 url = { https://huggingface.co/datasets/eltorio/ROCOv2-radiology }, doi = { 10.57967/hf/3489 }, 発行者 = {ハグフェイス} }