画素単位の画像セグメンテーションは、医療画像解析において非常に要求の高いタスクです。実際には、対応するセグメンテーションマスク付きのアノテートされた医療画像を見つけることが困難です。本論文では、Kvasir-SEG：胃腸ポリープ画像と対応するセグメンテーションマスクのオープンアクセスデータセットを紹介します。このデータセットは、医師によって手動でアノテートされ、その後経験豊富な消化器科専門医によって検証されました。さらに、セグメンテーションマスクの支援により、ポリープ領域のバウンディングボックスも生成しました。我々は、伝統的なセグメンテーション手法と現代的な深層学習に基づく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）手法を使用して、当該データセットの利用方法を示しています。このデータセットは、研究者が結果を再現し、手法を比較するために価値があります。Kvasirデータセットにセグメンテーションマスクを追加することで、フレーム単位のアノテーションのみを提供していた問題点を解消し、マルチメディアおよびコンピュータビジョンの研究者がポリープセグメンテーションや大腸内視鏡画像の自動解析分野に貢献できるようにしました。