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編譯：閆雨瑩

斯坦福大學(xué)ML Group昨天發(fā)布了一個(gè)新的數(shù)據(jù)集——MURA。據(jù)官網(wǎng)信息，這一數(shù)據(jù)集由自12,173名患者的14,863項(xiàng)研究組成，總共包括了40,561張多視角肌肉骨骼X光片。

MURA官網(wǎng)鏈接：

https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/mura/

此外，斯坦福還在這個(gè)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上發(fā)布了舉辦深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽的消息，目的十分明確：你的算法能不能打敗放射科醫(yī)生？

不管是數(shù)量還是質(zhì)量，這一最新發(fā)布的數(shù)據(jù)集都非常優(yōu)質(zhì)，斯坦福教授吳恩達(dá)也在推特上推薦了這個(gè)比賽。

目前，肌肉骨骼疾病影響全球超過17億人，斯坦福這一數(shù)據(jù)集旨在幫助醫(yī)學(xué)影像技術(shù)取得重大進(jìn)展，從而改善世界上許多缺乏放射科醫(yī)生的醫(yī)療機(jī)構(gòu)的狀況。

關(guān)于MURA

據(jù)官網(wǎng)介紹，MURA是肌肉骨骼放射照片的數(shù)據(jù)集，由來自12,173名患者的14,863項(xiàng)研究組成，總共包含40,561個(gè)多視角放射圖像。

圖片囊括了七種放射科主要研究對(duì)象：手肘，手指，前臂，手，肱骨，肩膀和手腕。

這些數(shù)據(jù)的搜集橫跨十年：2001年-2012年，斯坦福大學(xué)醫(yī)院的放射科認(rèn)證醫(yī)生們對(duì)每個(gè)研究對(duì)象，都手動(dòng)標(biāo)記下了正?；虍惓５臉?biāo)簽。

為為了評(píng)估模型以及放射科醫(yī)師的表現(xiàn)，斯坦福ML Group從測(cè)試集上六名斯坦福放射科醫(yī)師那里重新收集了額外標(biāo)簽，其中包括207項(xiàng)肌肉骨骼研究。使用PACS系統(tǒng)，放射科醫(yī)師對(duì)這些研究進(jìn)行了逐個(gè)回顧性檢查，并將測(cè)試集中的每項(xiàng)研究標(biāo)記為，臨床閱讀室環(huán)境中的正?；虍惓５腄ICOM文件。

這些放射科醫(yī)師的平均工作年限為8.83年。我們隨機(jī)選擇了這些放射科醫(yī)師中的3位，創(chuàng)建了一個(gè)“醫(yī)生黃金標(biāo)準(zhǔn)”。

那么，如何報(bào)名參加比賽呢？

MURA將使用非公開的測(cè)試裝置對(duì)你的代碼進(jìn)行官方評(píng)估。參賽團(tuán)隊(duì)可以在Codalab上提交他們的可執(zhí)行代碼，然后運(yùn)行在不公開可讀的測(cè)試集上即可。這樣的設(shè)置保留了測(cè)試結(jié)果的完整性。

ML Group還發(fā)布了一個(gè)官方評(píng)估代碼的教程。

教程鏈接：

https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x42dda565716a4ee08d61f0a23656d8c0/

一旦模型被正式評(píng)估，你的分?jǐn)?shù)就將被添加到右側(cè)排行榜上。

目前，在這一排行榜上列出的是斯坦福專業(yè)放射科醫(yī)生的成績(jī)。

文章來源：人民日?qǐng)?bào)

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