Краткое содержание

arXiv:2404.16000v2 Announce Type: replace-cross Аннотация: Несмотря на то, что область анализа медицинских изображений претерпела transformative shift с интеграцией методов машинного обучения, основной проблемой этих методов часто является нехватка больших, разнообразных и качественно размеченных наборов данных. Медицинские изображения различаются по формату, размеру и другим параметрам и поэтому требуют обширной предварительной обработки и стандартизации для использования в машинном обучении. Для решения этих проблем мы представляем Medical Imaging Meta-Dataset (MedIMeta) — новый мета-набор данных, охватывающий множество доменов и задач. MedIMeta содержит 19 наборов данных медицинской визуализации, охватывающих 10 различных предметных областей и включающих 54 отдельные медицинские задачи, все из которых стандартизированы в едином формате и готовы к использованию в PyTorch или других фреймворках машинного обучения. Мы проводим техническую валидацию MedIMeta, демонстрируя её полезность на примере базовых моделей с полным обучением с учителем и междоменного обучения с малым количеством примеров.