MedFM ChestDR
MedFM2023是NeurIPS 2023会议期间举办的医学影像分析挑战赛，旨在推动基础模型（foundational models）在医学影像分析领域的应用，特别关注单样本或少样本学习场景。该场景模拟了临床实践中常见的情况——仅有少量高质量标注病例数据可用于模型训练和调优，特别是针对罕见病的情况。传统深度学习方法需要大量数据集进行训练，而MedFM2023鼓励参赛者利用基础模型强大的表征学习能力，通过有限病例数据快速适配出准确的下游任务模型，这对于提高罕见病诊断准确率至关重要。
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | xray |
| 任务类型 | classification |
| 解剖结构 | 肺部 |
| 解剖区域 | 胸部 |
| 类别数 | 19 |
| 数据量 | 4848 |
| 文件格式 | PNG |
文件结构
MedFMC
├── MedFMC_train
│ ├── endo
│ │ ├── image
│ │ │ ├── 01D3F7A1D109A074.png
│ │ │ ├── 01D3F7C76C446D55.png
│ │ │ └── ...
│ │ └── chest_train.csv
│ ├── colon
│ │ └── ...
│ └── chest
│ └── ...
└── MedFMC_val
├── endo
│ ├── image
│ │ └── ...
│ └── chest_val.csv
├── colon
│ └── ...
└── chest
└── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
[512,512] |
| 中位值 | - |
[512,512] |
| 最大值 | - |
[512,512] |
引用
@article{wang2023real,
title={A real-world dataset and benchmark for foundation model adaptation in medical image classification},
author={Wang, Dequan and Wang, Xiaosong and Wang, Lilong and Li, Mengzhang and Da, Qian and Liu, Xiaoqiang and Gao, Xiangyu and Shen, Jun and He, Junjun and Shen, Tian and others},
journal={Scientific Data},
volume={10},
number={1},
pages={574},
year={2023},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}