Brain Hemorrhage Extended (BHX): Bounding box extrapolation from thick to thin slice CT images

BHX is a public available dataset with bounding box annotations for 5 types of acute hemorrhage as an extension of the qure.ai CQ500 dataset. This dataset intends to provide data resources to help advance hemorrhage detection towards machine learning localization tasks.

Key Points: 

BHX contains up to 39,668 bounding boxes in 23,409 images annotated for hemorrhage, out of a total of ~170k images from qure.ai CQ500 dataset. 

The dataset was built through an efficient method to obtain automatic annotated images (thin slices) from sparse initial labeling (thick slices).

We hope this dataset can contribute to further develop and validate machine learning algorithms, ultimately helping to diagnose intracranial hemorrhage.

BHX 为一项公开可用的数据集，其中包含针对五种急性出血类型的边界框标注，作为 qure.ai CQ500 数据集的扩展。本数据集旨在提供数据资源，以助力推进出血检测在机器学习定位任务中的应用。

关键点：

BHX 包含多达 39,668 个边界框，覆盖 23,409 张标注出血的图像，这些图像源自 qure.ai CQ500 数据集中的约 170,000 张图像。

该数据集通过一种高效的方法构建而成，该方法能够从稀疏的初始标注（厚切片）中获取自动标注的图像（薄切片）。

我们期望该数据集能够有助于进一步发展和验证机器学习算法，最终助力颅内出血的诊断。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Brain Hemorrhage Extended (BHX)数据集是一个公开可用的头部CT图像数据集，包含39,668个边界框标注，覆盖23,409张图像，涉及5种急性出血类型。该数据集通过从厚切片到薄切片的自动标注方法，为机器学习定位任务提供了丰富的资源，旨在帮助提高颅内出血的诊断效率。