【深度学习】上海交大发布 MedMNIST 医学图像分析数据集 & 新基准

By 超神经

内容概要：医学图像分析是一个非常复杂的跨学科领域，近日上海交通大学发布了 MedMNIST 数据集，有望促进医学图像分析的发展。

关键词：医学图像分析 公开数据集

令人头秃的医学图像分析

医学图像分析是一个公认的「老大难」课题。

首先它是一个跨学科领域，要求从业者具备多方面知识背景，即使你是钻研计算机视觉的专业人士，又或者是一个临床医学从业者，那你充其量只迈出了进行医学图像分析的半只脚。

乐观估计，经过多年的学习和研究，你终于掌握了计算机视觉和临床医学的双向技能，那接下来的操作也能让你愁到头秃，因为这些数据来源五花八门，有 X 射线、CT、超声……分析处理这么多个不同模式的非标准数据集，也太难了！

这还没完，深度学习虽然在医学图像分析的研究和应用中，已经占据主导地位，但模型调整需要的人力成本太高了，AutoML 好使是好使，但是目前基本没有用于医学图像分类的 AutoML 基准。

MedMNIST 分类十项全能一览

医学图像分析困难重重，然而上海交通大学近期发布的 MedMNIST 数据集，则为终结这些老大难问题，带来了一大利器。

10 个公开数据集、45 万张图像重新整理

MedMNIST 是一个包含 10 个医学公开数据集的集合，且全部数据均已经过预处理，将其分为包括训练集、验证集、测试子集的标准数据集。数据来源包括 X 射线、OCT、超声、CT 等不同成像模式，得到了同一病灶的多模态数据。与 MNIST 数据集一样，MedMNIST 可以在轻量级 28*28 图像上执行分类任务。

十个数据集的数据模式、适用任务及图像数量

MedMNIST 具有以下特点：

教育性：多模态数据来自于多个公共医学图像数据集，采用知识共享（CC）许可协议或自由许可协议，方便教学使用。

标准化：全部数据已经预处理成相同的格式，降低准入门槛，任何人都可以使用。

多样性：多模态数据集涵盖了不同的数据模式，数据规模从 100 到 100,000 都支持，任务类型也丰富为二元分类、多元分类、有序回归和多标签。

轻量级：28*28 的图像尺寸便于迅速进行原型设计，对多模态机器学习和 AutoML 算法进行快速迭代和实验。

MedMNIST Dataset

发布机构：上海交通大学

包含数量：454,591 个图像数据

数据格式：NPZ

数据大小：654 MB

发布时间：2020 年 10 月 28 日

下载地址：http://dwz.date/dew2

十项全能大法好，打造 AutoML 新基准

受《医学分割十项全能》（Medical Segmentation Decathlon）的启发，上海交通大学的科研人员还发布了《MedMNIST 分类十项全能》 （MedMNIST Classification Decathlon），作为医学图像分类中的轻量级 AutoML 基准。

科研人员用 MedMNIST 分类十项全能，评估了在全部 10 个数据集上的算法性能，并采取了其他几个 baseline 方法与该基准进行对比，这些方法包括 ResNets（18、50）、auto-sklearn、AutoKeras、Google AutoML Vision。

MedMNIST 在 AUC 和 ACC 等指标上的性能一览

实验结果表明，针对全部 10 个数据集，都能取得很好的泛化性能的算法，在实验中并不存在。该实验对于探索在不同数据模式、任务类型和数据规模上，进行很好地泛化的 AutoML 算法，意义重大。

MedMNIST 分类十项全能基准测试，将促进未来医学图像分析 AutoML 的相关研究。

相关论文：

https://arxiv.org/pdf/2010.14925.pdf

开源地址：

https://github.com/MedMNIST/MedMNIST

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