유방암 조직병리학 이미지 분류를 위한 데이터셋

오늘날 의료 영상 분석 논문은 제안된 방법의 유용성을 입증하기 위한 견고한 실험이 필요합니다. 그러나 실험은 종종 연구자들이 선택한 데이터를 대상으로 수행되며, 이 데이터는 서로 다른 기관, 스캐너 및 인구 집단에서 나올 수 있습니다. 서로 다른 평가 지표가 사용될 수 있어 방법 비교가 어렵습니다. 본 논문에서는 82명의 환자로부터 획득한 7,909개의 유방암 조직병리 이미지 데이터셋을 소개하며, 이는 http://web.inf.ufpr.br/vri/breast-cancer-database 에서 공개되어 있습니다. 데이터셋은 양성 및 악성 이미지를 모두 포함합니다. 이 데이터셋과 관련된 과제는 이 이미지를 두 가지 클래스로 자동 분류하는 것으로, 임상의를 위한 가치 있는 컴퓨터 보조 진단 도구가 될 것입니다. 이 과제의 난이도를 평가하기 위해 최첨단 이미지 분류 시스템으로 얻은 일부 예비 결과를 제시합니다. 정확도는 80%에서 85% 사이로 개선 여지가 있음을 보여줍니다. 본 데이터셋과 표준화된 평가 프로토콜을 학계에 제공함으로써 의료 및 머신러닝 분야 연구자들이 이 임상 응용을 향해 나아가도록 모으길 희망합니다.