METHOD AND SYSTEM OF BUILDING HOSPITAL-SCALE CHEST X-RAY DATABASE FOR ENTITY EXTRACTION AND WEAKLY-SUPERVISED CLASSIFICATION AND LOCALIZATION OF COMMON THORAX DISEASES
THE UNITED OF AMERICA; AS REPRESENTED BY THE SECRETARY; DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES
发明人:
WANG, Xiaosong,PENG, Yifan,LU, Le,LU, Zhiyong,SUMMERS, Ronald, M.
申请号：
USUS2018/024354
公开号：
WO2018/176035A1
申请日:
2018.03.26
申请国别(地区):
WO
年份:
2018
代理人:
摘要：
A new chest X-ray database, referred to as "ChestX-ray8", is disclosed herein, which comprises over 100,000 frontal view X-ray images of over 32,000 unique patients with the text- mined eight disease image labels (where each image can have multi-labels), from the associated radiological reports using natural language processing. We demonstrate that these commonly occurring thoracic diseases can be detected and spatially-located via a unified weakly supervised multi-label image classification and disease localization framework, which is validated using our disclosed dataset.Linvention concerne une nouvelle base de données de radiographie pulmonaire, appelée « ChestX-ray8 », qui comprend plus de 100 000 images radiographiques en vue de face pour plus de 32000 patients uniques avec huit étiquettes textuelles dimages de maladies (où chaque image peut avoir plusieurs étiquettes), à partir des rapports radiologiques associés à laide dun traitement du langage naturel. Nous avons démontré que ces maladies thoraciques fréquentes peuvent être détectées et localisées dans lespace par lintermédiaire dune structure unifiée de classification faiblement supervisée dimages à plusieurs étiquettes et de localisation de maladies, validée à laide de notre ensemble de données communiqué.
