CAMUS (Cardiac Acquisitions for Multi-structure Ultrasound Segmentation) は、心臓構造のセグメンテーションと関連する医療画像分析タスクをサポートするために特別に作成された、2019 年に公開された心臓超音波画像データセットです。2D心エコー検査におけるオープン大規模データセットを使用したセグメンテーションのためのディープラーニング”がIEEE TMIジャーナルに掲載されました。

このデータセットには、フランスのサンテティエンヌ大学病院で収集され、患者のプライバシーとデータのコンプライアンスを確保するために完全に匿名化された、500 人の患者の 2D 頂端四腔像および二腔像シーケンスが含まれています。各画像は専門の医療従事者によって正確に注釈が付けられており、左心室心内膜、左心室外膜、左心房の輪郭情報が網羅されています。これらの詳細な注釈は、研究者に豊富なトレーニングおよび検証リソースを提供します。

データセットの設計では、臨床実践における多様性と複雑性が十分に考慮されています。画質が良好および中程度のサンプルだけでなく、日常の臨床業務で遭遇する可能性のあるさまざまな状況を反映するために、画質の悪いサンプルも 84 個特別に含まれています。この多様なデータ取得設定により、CAMUS データセットは実際の医療画像分析シナリオをより適切にシミュレートできるようになり、研究者に非常に挑戦的で実用的な研究プラットフォームを提供します。

データセットの構成に関して、CAMUS はトレーニング セットとテスト セットに分かれており、トレーニング セットには 450 人の患者のデータが含まれ、テスト セットには 50 人の患者のデータが含まれます。この部門は、研究者にモデルのトレーニングと最適化に十分なデータを提供すると同時に、モデルのパフォーマンスの検証と評価のために独立したデータの一部を保持することを目的としています。このようにして、研究者は目に見えないデータに対するアルゴリズムのパフォーマンスをより正確に測定することができ、心臓超音波画像セグメンテーションの最先端技術を進歩させることができます。