2019-nCoV Hackathon 新冠肺炎关联指征数据集

本项目希望基于新冠肺病关联指征定义，筛选肺病CT影像公开数据集中的包含有关联指征的病例，进一步形成对应的关联指征数据集，以用于新冠肺病的CT影像模型构建。

新冠肺病CT影像指征词表

国家卫健委下发的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第三版）》的「胸部影像学」一栏中的说明：早期呈现多发小斑片影及间质改变，以肺外带明显。进而发展为双肺多发磨玻璃影、浸润影，严重者可出现肺实变，胸腔积液少见。

依据目前阶段对呼吸科医学专家的咨询，我们应该关注的病理特征中英文对照如下：

优先指征：

次级指征（无明确相关性）：

为了方便统一训练模型，我们使用指定的 OpenBayes 数据格式进行建模，在医疗建模的分割模型上，我们使用的数据格式如下：

OpenBayes 数据格式以 meta.csv 为数据集的主要格式文件，文件以 csv 格式为主体：

因为分割模型使用的数据和标注都是图片，所以每一行的数据样本中，写好对应图片的相对路径即可。每个特性分别使用一张对应大小的图片表示标注结果。

特性对应颜色取值：

001_[标注特性].jpg 和 001.jpg 是相同大小的两张图片，001_[标注特性].jpg 中每个像素是 001.jpg 对应位置的标注。

为了以后数据校验，我们在图片文件夹中，还需要再放上原始 DICOM 或 MAT 文件（001.dcm），以防出现不一致。

image_Label,image_Source
patient_00/001_ground_glass.png,patient_00/001.png
patient_00/001_honeycombing.png,patient_00/001.png

目录结构：

.
├── meta.csv
├── patient_00
│   ├── 001.png
│   ├── 001.dcm
│   └── 001_ground_glass.png
│   └── 001_honeycombing.png

病人肺片选取的样例图为：图片大小 512x512

磨玻璃：（样例结果为个人涂鸦）

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