SYSU1H

SYSU1H数据集由中山大学附属第一医院创建，包含5799个图像-文本对，涵盖喉镜图像和相应的临床报告。该数据集首次整合了视觉与文本信息，为喉癌早期检测提供了独特的资源。数据集分为训练集、验证集和测试集，比例为8:1:1，确保了实验结果的可靠性和代表性。通过多模态融合，该数据集旨在解决喉癌与声带发育不良在形态学上的相似性问题，提升早期检测的准确性。

The SYSU1H Dataset was created by the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, which contains 5799 image-text pairs covering laryngoscopic images and their corresponding clinical reports. This is the first dataset to integrate visual and textual information, providing a unique resource for the early detection of laryngeal cancer. The dataset is split into training, validation and test sets at a ratio of 8:1:1, ensuring the reliability and representativeness of experimental results. By leveraging multimodal fusion, this dataset aims to resolve the morphological similarity between laryngeal cancer and vocal cord dysplasia, so as to improve the accuracy of early detection.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SYSU1H数据集的构建基于中山大学附属第一医院的实际临床数据，涵盖了5,799对图像-文本对。每对数据包括一张喉镜图像及其对应的临床报告，报告由专业医生撰写。数据集的构建过程采用了多模态融合技术，通过图像编码器和Q-Former提取视觉特征，并利用Llama3大语言模型生成文本嵌入。这些特征通过喉部特征融合模块进行整合，形成综合的多模态特征表示。数据集的划分遵循8:1:1的比例，分为训练集、验证集和测试集，确保了数据的代表性和实验的可靠性。

特点

SYSU1H数据集的特点在于其多模态性质，结合了喉镜图像和临床报告，提供了丰富的互补信息。数据集中的图像和文本数据经过精心对齐，确保了特征提取的一致性和准确性。此外，数据集的规模较大，涵盖了广泛的临床案例，能够有效支持喉癌早期检测的研究。数据集的独特之处在于其首次将多模态学习应用于喉癌检测任务，为后续研究提供了宝贵的资源。

使用方法

SYSU1H数据集的使用方法主要围绕多模态融合网络MMGC-Net展开。首先，通过图像编码器和Q-Former提取喉镜图像的视觉特征，同时利用Llama3模型生成临床报告的文本嵌入。随后，这些特征通过喉部特征融合模块进行整合，形成综合的多模态特征表示。最后，使用全连接层进行分类，输出预测结果。实验过程中，数据集被划分为训练集、验证集和测试集，模型通过交叉熵损失函数进行优化，采用AdamW优化器进行训练。通过这种方式，数据集能够有效支持喉癌早期检测模型的开发和评估。

背景与挑战

背景概述

SYSU1H数据集由中山大学附属第一医院于2024年创建，旨在通过多模态融合技术提升声门癌的早期检测准确性。该数据集包含5799对图像-文本数据，每对数据由喉镜图像和相应的临床报告组成，为声门癌的早期诊断提供了独特的资源。研究人员包括来自深圳技术大学的金兆辉、李永成等，以及中山大学附属第一医院的帅毅、李云等。该数据集的创建标志着多模态学习在声门癌检测领域的首次应用，通过结合视觉和文本信息，显著提升了分类模型的性能与鲁棒性。

当前挑战

SYSU1H数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，声门癌与声带发育不良在形态学上具有高度相似性，导致传统检测方法的准确性受限。其次，数据集的构建需要高质量的喉镜图像和详细的临床报告，这对数据的收集和标注提出了极高的要求。此外，多模态融合技术的实现需要解决图像与文本特征的对齐问题，以确保两种模态的信息能够有效互补。最后，模型的训练和优化需要大量的计算资源，尤其是在处理大规模多模态数据时，计算效率和模型性能的平衡成为关键挑战。

常用场景

经典使用场景

SYSU1H数据集在喉癌早期检测领域具有重要的应用价值。该数据集通过整合喉镜图像和临床报告，为多模态机器学习模型提供了丰富的训练数据。其经典使用场景包括利用多模态融合网络（如MMGC-Net）对喉癌进行自动化检测，显著提高了检测的准确性和鲁棒性。通过结合视觉和文本信息，模型能够更全面地捕捉病变特征，从而在早期诊断中发挥关键作用。

实际应用

SYSU1H数据集在实际医疗场景中具有广泛的应用前景。通过自动化检测系统，医生可以更快速、准确地识别喉癌早期病变，从而为患者提供及时的治疗方案。该数据集的应用不仅能够减轻医生的工作负担，还能降低误诊率，提高医疗资源的利用效率。此外，该数据集还可用于开发智能辅助诊断工具，为基层医疗机构提供技术支持，推动喉癌早期筛查的普及和标准化。

衍生相关工作

SYSU1H数据集的发布催生了一系列相关研究工作。基于该数据集，研究人员提出了多种多模态融合模型，如MMGC-Net，这些模型在喉癌检测任务中表现出色。此外，该数据集还激发了多模态学习在医学图像分析中的广泛应用，推动了如CLIP、BLIP等预训练模型在医疗领域的适配与优化。这些研究工作不仅提升了喉癌检测的技术水平，也为其他医学图像分析任务提供了宝贵的经验和参考。