Deep Learning Framework for Osteoporosis Screening on Low-dose X-rays: Addressing Image Quality Variability and Cross-ethnic Database Heterogeneity

Mendeley Data2026-04-09 收录

医疗影像分析

骨质疏松症筛查

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Metadata for research article

CAG-VLM

医疗影像分析

人工智能辅助诊断

CAG-VLM数据集是由东京大学和东京大学医院的研究团队创建的，用于冠状动脉造影图像识别的双语（日语/英语）图像-报告数据集。数据集包含539次检查的14,686帧图像，其中1,114帧图像被标记为关键帧，并与其术前报告和专家验证的诊断和治疗摘要配对。数据集的创建过程包括两个阶段：首先使用卷积神经网络进行关键帧检测和左右侧别标注，然后使用三种开源视觉语言模型进行微调，以生成临床报告和治疗建议。该数

arXiv2025-05-08 更新1240

SMMILE

医疗影像分析

情境学习

SMMILE是一个由专家驱动的多模态医疗领域内情境学习（ICL）基准数据集，由11位医疗专家共同打造，包含111个问题（517个问题-图像-答案三元组），涵盖了6个医疗专业和13种成像模式。该数据集旨在评估多模态大型语言模型在医疗任务中的情境学习能力，揭示了当前模型在处理医疗领域多模态任务时的局限性和偏差。

arXiv2025-06-26 更新470

DoctOral-AI

病变检测

医疗影像分析

该数据集名为DoctOral-AI，包含535张不同尺寸的图像，用于多类别的口腔病变检测任务，病变类别包括肿瘤性、阿弗他性和创伤性。数据集按照70%用于开发、30%用于测试的比例进行划分，其中开发集进一步细分为80%用于训练、20%用于验证。所有图像都被调整为800x800的尺寸。该数据集的规模为535张图像，所承担的任务是口腔病变检测。

arXiv220

CholecTrack20

医疗影像分析

机器学习

该数据集是一个详尽的数据集，它为腹腔镜手术中的多类别多工具追踪进行了精心注释，覆盖了三个视角。该数据集包含20个手术视频，总计超过35,000帧，并标注了65,000个工具实例。为了考虑到追踪中时间连贯性的重要性，该数据集被按照5:1:4的比例分为训练集、验证集和测试集，并主要关注视频而非单帧。规模上，该数据集包含20个视频，超过35,000帧，以及65,000个标注的工具实例，其任务定位于多类别

arXiv590

EyePACS DR CVS Data

医疗影像分析

糖尿病视网膜病变检测

Preliminary dataset used to generate abstract for research paper. Courtesy of EyePACs.

DataCite Commons2025-04-01 更新320