Multi-Modal Dataset for Federated Learning with DICOM Structured Reports|医疗数据数据集|联邦学习数据集

该数据集由德国心血管研究中心及其合作伙伴创建，旨在通过DICOM结构化报告整合多种医疗数据类型，支持联邦学习。数据集内容包括CT图像、心电图扫描、患者元数据等，通过统一的DICOM表示和过滤选项实现数据集的标准化和一致性。创建过程中，各机构从其临床信息系统中导出相关数据，并转换为DICOM格式以实现数据集成和匹配。该数据集主要应用于预测微创心脏瓣膜置换后的结果，通过多模态数据的整合和分析，提高深度学习模型在临床实践中的预测性能。

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数据集介绍

构建方式

本数据集的构建基于DICOM结构化报告，旨在解决联邦学习中数据集异构性的问题。数据集通过使用highdicom库将来自不同来源和模态的数据整合到一个统一的框架中，并通过结构化报告实现标准化。在此基础上，开发了一个开放平台，具有数据集成和交互式过滤功能，简化了多模态数据集的构建过程。

特点

该数据集的特点在于其多模态性和联邦学习的适应性。数据集包含了DICOM数据（如CT图像、心电图扫描）、注释（如钙化分割、点集和起搏器依赖性）和元数据（如假体和诊断）。此外，数据集的构建还考虑到了隐私保护，通过在各个机构本地进行训练，避免了敏感数据的集中存储。

使用方法

使用该数据集时，首先需要将来自不同机构的数据转换为DICOM格式，并上传到平台。然后，利用平台的交互式过滤功能，根据研究需求对数据进行筛选和匹配。最后，将筛选后的数据导出，以便进行联邦学习训练。该平台既可作为独立应用使用，也可作为现有框架的扩展，如Kaapana平台。

背景与挑战

背景概述

随着深度学习在医学领域的应用日益广泛，多模态数据集的构建对于模型的训练和预测至关重要。本研究背景下的数据集名为Multi-Modal Dataset for Federated Learning with DICOM Structured Reports，由德国心血管研究中心（DZHK）等机构的多个研究团队共同创建。该数据集的核心研究问题是如何利用DICOM结构化报告实现多模态数据的整合和交互式过滤，以便于构建适合联邦学习的多模态数据集。该数据集的创建对于推动联邦学习在医疗领域的应用具有重要意义。

当前挑战

本研究背景下的数据集主要面临的挑战包括：1)如何处理不同来源和模态的数据整合问题，实现统一的数据表示和过滤选项；2)如何应对联邦学习中数据集异构性带来的挑战，确保模型训练的有效性；3)如何利用DICOM结构化报告的特点，实现高效的多模态数据过滤和匹配。

常用场景

经典使用场景

在医学影像分析领域，多模态数据集为联邦学习提供了强大的支持。本数据集通过DICOM结构化报告，实现了不同来源和模态数据的整合，并提供了交互式筛选功能，极大地简化了多模态数据集的构建过程。经典使用场景包括预测微创心脏瓣膜置换后的结果，该场景涉及多种数据类型，如CT图像、心电图扫描、钙化分割、点集和起搏器依赖性，以及元数据如假体和诊断信息。

实际应用

该数据集在实际应用中展示了其在联邦学习环境下的强大功能。通过将模型发送到每个数据拥有机构进行本地训练，然后汇总模型权重，从而实现了跨多个地点的联邦训练。这对于预测微创心脏瓣膜置换后的结果具有重要意义，因为它允许在不同地点创建统一的多模态数据集，从而提高了数据的质量和模型的性能。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项相关工作，如在联邦学习环境下进行数据整合和筛选的研究，以及在医学影像分析中使用多模态数据集的研究。这些研究进一步拓展了该数据集的应用范围，为其在医学影像分析和临床研究中的应用提供了更多的可能性。