Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

POLCOVID: a multicenter multiclass chest X-ray database (Poland, 2020–2021)

  • for the POLCOVID Study Group
  • Silesian University of Technology
  • Medical University of Silesia in Katowice
  • Voivodship Specialist Hospital
  • Central Clinical Hospital of the Ministry of Internal Affairs and Administration
  • Jagiellonian University Medical College
  • Kujawsko-Pomorskie Pulmonology Center
  • Silesian Hospital
  • Medical University of Warsaw
  • Nicolaus Copernicus University in Toruń
  • Medical University of Białystok
  • Wrocław Medical University
  • Czerniakowski Hospital
  • MEGREZ Hospital
  • Medical University of Gdańsk
  • Maria Sklodowska-Curie Institute of Oncology
  • Prognostic Specialist Clinic
  • District Hospital
  • University Clinical Hospital
  • University of Rzeszów
  • Yale University

Wyniki badań: Wkład do czasopismaArtykułrecenzja

6 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

The outbreak of the SARS-CoV-2 pandemic has put healthcare systems worldwide to their limits, resulting in increased waiting time for diagnosis and required medical assistance. With chest radiographs (CXR) being one of the most common COVID-19 diagnosis methods, many artificial intelligence tools for image-based COVID-19 detection have been developed, often trained on a small number of images from COVID-19-positive patients. Thus, the need for high-quality and well-annotated CXR image databases increased. This paper introduces POLCOVID dataset, containing chest X-ray (CXR) images of patients with COVID-19 or other-type pneumonia, and healthy individuals gathered from 15 Polish hospitals. The original radiographs are accompanied by the preprocessed images limited to the lung area and the corresponding lung masks obtained with the segmentation model. Moreover, the manually created lung masks are provided for a part of POLCOVID dataset and the other four publicly available CXR image collections. POLCOVID dataset can help in pneumonia or COVID-19 diagnosis, while the set of matched images and lung masks may serve for the development of lung segmentation solutions.

Język oryginałuangielski
Numer artykułu348
CzasopismoScientific Data
Tom10
Numer wydania1
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - gru 2023

Cele SDG ONZ

Ten wynik przyczynia się do realizacji następujących celów zrównoważonego rozwoju

  1. Cel 3 - Dobre zdrowie i dobre samopoczucie
    Cel 3 Dobre zdrowie i dobre samopoczucie

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Statystyka i prawdopodobieństwo
  • Systemy informacyjne
  • Edukacja
  • Zastosowania informatyki
  • Statystyka, prawdopodobieństwo i niepewność
  • Bibliotekoznawstwo i nauki o informacji

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „POLCOVID: a multicenter multiclass chest X-ray database (Poland, 2020–2021)”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie