Chest ImaGenome 胸片场景图数据集

原名:Chest ImaGenome Dataset v1.0.0。

发布时间
2021-07-13
数据集规模
242,072 张正位胸片的场景图、217,013 份报告、金标准 500 名患者
更新日期
2026-10-25
所属话题
检验、影像与病理判读 › 胸部影像与放射报告

概述

Chest ImaGenome 由 IBM Research、伦斯勒理工学院等机构的 13 位作者建立,托管于 PhysioNet。它在 MIMIC-CXR 的基础上,为 242,072 张正位胸片生成场景图,这些胸片来自 217,013 份报告。场景图覆盖 29 个解剖部位与属性间的 1,256 种关系组合,另有超过 670,000 条跨检查的比较关系。其中 500 名患者的 1,000 张图像有人工标注的金标准。

放射报告常以前后片对比描述病情变化,这份数据把这种对比落到具体解剖部位。研究者可以用它做胸片异常的部位定位、报告生成与病情变化判断。按患者划分的训练、验证与测试集,便于不同方法之间比较。

对人工智能学习的帮助

胸片与报告来自诊疗过程,属于 1.0 临床真实一层;属性映射到 UMLS 概念编码,属于 2.0 规则语义一层。500 名患者的金标准由医生验证并纠正,能学到 3.0 专家判断。固定划分与评估脚本给出精确率、召回率、F1 与 IoU,属于 4.0 任务环境一层。模型可以从中学习把报告里的发现落到胸片上的具体部位,并判断与前片相比是好转还是加重。其余 24 万余张图像的标签为自动生成,报告没有提到的属性不等于正常。

记录形态

项目 内容
规模 242,072 张正位胸片的场景图、217,013 份报告、金标准 500 名患者
记录语言 英语
记录来源 诊疗过程
记录单位 一张正位胸片
时间轴 纵向,同一患者按时间排序的多次胸片间有比较关系
结局 无结局字段
专家标注 有,医生对 500 名患者的关系标注做验证与纠正,其余为自动标签
任务环境 有,按患者固定划分,附金标准评估代码

数据结构

表:scene_graph.zip 中的场景图 JSON(silver_dataset)。

字段 含义 类型或取值
image_id 图像编号,即 MIMIC-CXR 的 dicom_id 字符串
viewpoint 投照体位 AP 或 PA
study_id 检查编号,同 MIMIC-CXR 整数
age_decile 年龄十岁分段 字符串,如 '50-60'
reason_for_exam 报告中的检查原因句,已去年龄 字符串
StudyOrder 该患者检查的时间顺序 整数
objects 解剖部位及其边界框列表 字典列表
attributes 各解剖部位的属性关系列表 字典列表

样例

表:场景图 JSON(按解剖部位展开)。

合成样例,非真实记录。

投照体位 年龄十岁分段 检查时间顺序 解剖部位 属性关系 与前片比较
AP 60-70 1 right lung anatomicalfinding/yes/lung opacity —
AP 60-70 2 right lung anatomicalfinding/yes/lung opacity comparison/yes/improved
PA 60-70 3 cardiac silhouette nlp/yes/normal comparison/yes/no change

获取

项目 内容
许可 PhysioNet Credentialed Health Data License 1.5.0
商用 未列明
申请 须为 PhysioNet 凭证用户、完成 CITI 培训并签数据使用协议
中国可用性 须 PhysioNet 凭证、CITI 培训并签数据使用协议,未列明国别限制

质量与局限

项目 内容
维护方口径 医生标注 500 名患者的金标准集,含 1,000 张图像边界框双人标注。给出关系抽取与边界框的精确率、召回率、F1 与 IoU
已知局限 标注为自动生成,受自然语言处理与边界框流程性能限制。放射科医生不在每次检查中描述全部相关属性。每名患者首次检查的比较关系未纳入

所属话题

出处

https://physionet.org/content/chest-imagenome/1.0.0/;https://physionet.org/content/chest-imagenome/view-license/1.0.0/。

审校:数巨有谱真实数据研究团队|编辑:数巨有谱AI团队