Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
# はじめに
比較的安価で入手が容易なことから、胸部レントゲン（CXR）画像は健康管理や多くの肺疾患（肺炎、結核、癌など）の診断に広く利用されています。これらの疾患の兆候をCXRで手動で分析・検出するのは、専門の放射線科医によって行われますが、これは長く複雑なプロセスです。しかしながら、現代の[汎用グラフィック処理カード（GPU）ハードウェアの進化][1] (1) と [医療画像分析用ソフトウェア][2] (2)、特に [ディープラーニング技術][3] (3) のおかげで、科学者たちはCXR画像から多くの肺疾患を自動的に検出することができるようになりまし [公認の放射線科医を上回るレベルで][4] (4)。これらの成功にもかかわらず、専門家の間には、ディープラーニング技術は非常に大きなデータセット（>10000枚の画像）に対してのみ有効になるという強い信念があります。なぜなら、小さなデータセット（<1000枚の画像）に対しては、精度が非常に低い（まったくない場合もある）悪い予測を行うからです。
# データセットの説明
このデータセットには、[深セン病院レントゲン画像セット][5] (5) の手動でセグメント化された肺のマスクが含まれています。このセットは、最近の論文で、損失のないデータ拡張と損失のあるデータ拡張を組み合わせた肺のセグメンテーション技術の説明に使用されまし。これにより、このような小さなデータセット（<1000枚の画像）でも、肺疾患（結核の有無）の統計的に信頼できる予測を得ることができます。このデータセットと関連する研究の詳細は、関連する出版物 ["セグメンテーションと拡張を用いたディープラーニングによる胸部レントゲン画像の結核分析"][6] (6) で見ることができます。
# 謝辞
深セン病院レントゲン画像セット：このデータセットのレントゲン画像は、中国広東省深セン市の深セン市第三病院によって収集されました。レントゲン撮影は、深セン病院の日常診療の一環として行われました。このセットにはJPEG形式の画像が含まれています。326枚の正常なレントゲン画像と、結核の様々な症状を示す336枚の異常なレントゲン画像があります。
深セン病院レントゲン画像セットのこれらのセグメンテーションマスクは、[ウクライナ国立工科大学「イゴール・シコルスキーキエフ工科大学」情報学とコンピュータ工学部コンピュータ工学学科]の学生と教師によって手動で作成されました。
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