このデータセットの有用性は、中国武漢の同済病院のある上級放射線科医によって確認されました。彼は1月から4月の間に多数のCOVID - 19患者の診断と治療を行っていました。

このデータセットを公開した後、我々はデータセットの可用性に関する懸念を表すいくつかのフィードバックを受け取りました。主な懸念点を以下にまとめます。まず、元のCT画像を論文に載せると、これらの画像の品質が低下し、診断判断の正確性が低下する可能性があります。品質低下には、ハウンズフィールド単位（HU）の値の喪失、各画素のビット数の減少、画像の解像度の低下が含まれます。次に、元のCTスキャンには一連のCTスライスが含まれていますが、論文に載せる際にはいくつかの重要なスライスのみが選択されるため、これも診断に悪影響を及ぼす可能性があります。

我々はこれら2つの問題について、上述の同済病院の放射線科医に相談しました。放射線科医によると、これらの懸念で提起された問題は診断判断の正確性に大きな影響を与えません。まず、経験豊富な放射線科医は低品質のCT画像からでも正確な診断を下すことができます。例えば、元のCT画像をスマートフォンで撮影した写真が与えられた場合、経験豊富な放射線科医は写真だけを見て正確な診断を下すことができます。ただし、写真の中のCT画像の品質は元のCT画像よりもはるかに低いです。同様に、論文中のCT画像と元のCT画像の間の品質の差は、診断の正確性に大きく影響することはありません。次に、一連のCTスライスを読むのが最善ですが、通常、単一のCTスライスには正確な判断を下すのに十分な臨床情報が含まれています。

データ説明

1、COVID - CTデータセットには349枚のCT画像があり、これらには216人の患者からのCOVID - 19の臨床所見が含まれています。これらは./Images - processed/CT_COVID.zipにあります。

2、非COVIDのCTスキャンは./Images - processed/CT_NonCOVID.zipにあります。

我々は./Data - splitにデータ分割を提供しています。データ分割の情報はDenseNet_predict.mdのREADMEを参照してください。

メタ情報（例えば、患者ID、患者情報、DOI、画像説明）はCOVID - CT - メタ情報.xlsxにあります。

これらの画像は、medRxiv、bioRxiv、NEJM、JAMA、LancetなどのCOVID19関連論文から収集されました。論文中の図説を読むことで、COVID - 19の異常を含むCTが選択されました。データのすべての著作権はこれらの論文の著者と出版社に帰属します。

このデータセットの詳細はこの先行版論文で説明されています: COVID - CTデータセット: COVID - 19に関するCTスキャンデータセット

このデータセットとコードが有用だと思った場合は、以下を引用してください:

@article{zhao2020COVID - CTデータセット,
  title={COVID - CTデータセット: COVID - 19に関するCTスキャンデータセット},
  author={Zhao, Jinyu と Zhang, Yichen と He, Xuehai と Xie, Pengtao},
  journal={arXiv先行版 arXiv:2003.13865},
  year={2020}
}

ベースライン性能

我々はコミュニティがベンチマークとして使用できる2つのベースライン手法を開発しました。 コードは「ベースライン手法」フォルダにあり、詳細はそのフォルダ内のreadmeファイルに記載されています。これらの手法は CTスキャンに基づくCOVID - 19診断のためのサンプル効率的な深層学習 で説明されています。

このコードが有用だと思った場合は、以下を引用してください:

@Article{he2020サンプル,
  author = {He, Xuehai と Yang, Xingyi と Zhang, Shanghang, と Zhao, Jinyu と Zhang, Yichen と Xing, Eric, と Xie, Pengtao},
  title = {CTスキャンに基づくCOVID - 19診断のためのサンプル効率的な深層学習},
  journal = {medrxiv},
  year = {2020},
}

貢献ガイド

• 我々のプロジェクトに貢献するには、対応するメタ情報（患者ID、DOI、キャプション）とともにデータを jiz077@eng.ucsd.edu にメールで送ってください。

• 出版物または先行版論文から画像を抽出することもおすすめします。 クロールした元の論文のDOIが COVID - CT - メタ情報.xlsx に記載されているものと異なることを確認してください。

• COVID - CT - メタ情報.xlsx では、2020.mm.dd.xxxx の形式の画像はbioRxivまたはmedRxivからクロールされたものです。これらの先行版論文のDOIは 10.1101/2020.mm.dd.xxxx です。