[논문 리뷰] COVID-19 Image Data Collection

Joseph Cohen, Paul Morrison외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 25.

COVID-19 diagnosis using AI참고 문헌 17인용 수 818

한 줄 요약

이 논문은 공개 오픈 COVID-19 흉부 X선 데이터셋(COVID-Chest X-ray Dataset)을 처음으로 제시하며, AI 연구를 위해 공개 소스로부터 프런탈 X선 이미지 123장을 수집합니다.

ABSTRACT

This paper describes the initial COVID-19 open image data collection. It was created by assembling medical images from websites and publications and currently contains 123 frontal view X-rays.

연구 동기 및 목표

• 공 diagnostic 도구 개발을 돕기 위한 오픈 COVID-19 흉부 방사선 사진 데이터셋의 구축 동기를 부여한다.
• COVID-19를 다른 폐렴과 구분하기 위한 딥러닝 모델의 학습 및 평가를 위한 공개 자원을 제공한다.
• 제한된 PCR 테스트 환경에서 질병 진행, 결과 및 선별에 대한 연구를 촉진한다.

제안 방법

• Radiopaedia, Figure1, 발표 논문 등 출처에서 COVID-19 및 관련 질환의 공개 X-ray/CT 이미지를 수집한다.
• PDF 및 웹사이트에서 pdfimages와 수동 선정을 사용하여 이미지 품질을 추출하고 보존한다.
• 메타데이터 스키마를 정의한다(Patient ID, Age, Sex, View, Modality, Finding, Survival, Date, Location, License, 등).
• 데이터셋을 GitHub URL에서 공개적으로 게시하고 원산지를 유지하기 위해 기여 소스를 참조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공개적으로 이용 가능한 COVID-19 흉부 방사선 사진 데이터셋이 폐렴/질병 분류 모델의 학습 및 평가를 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 COVID-19의 방사선 소견이 이용 가능한 이미지에서 다른 폐렴이나 ARDS와 어떻게 다른가?
• RQ3 이 데이터셋이 방사선 데이터를 사용한 질병 진행 및 환자 생존 모델링을 지원할 수 있는가?

주요 결과

폐렴 유형	PA	AP	AP Supine
SARSr-CoV-2 or COVID-19	76	11	13
SARSr-CoV-1 or SARS	11	0	0
Streptococcus spp.	6	0	0
Pneumocystis spp.	1	0	0
ARDS	4	0	0

• 데이터세트는 2020년 3월 25일 기준으로 123장의 정면 흉부 X-ray 이미지를 포함한다.
• 영상과 메타데이터는 환자 기밀 문제를 피하기 위해 공개 소스로부터 수집된다.
• 메타데이터 스키마에는 Patient ID, Offset (증상 시작일로부터의 경과일), Sex, Age, Finding, Survival, View, Modality, Date, Location, Filename, License, 및 주석과 같은 속성이 포함된다.
• 초기 사용 사례는 COVID-19 특성을 식별하기 위한 심층 학습 모델의 학습/배치를 강조하고 결과를 예측하는 데 사용한다.
• 논문은 데이터세트를 COVID-19 방사선 패턴을 다른 폐렴 유형과 비교하고 진행을 연구하기 위한 자원으로 위치시킨다.