【深度學(xué)習(xí)】上海交大發(fā)布 MedMNIST 醫(yī)學(xué)圖像分析數(shù)據(jù)集 & 新基準(zhǔn)
By 超神經(jīng)
內(nèi)容概要：醫(yī)學(xué)圖像分析是一個(gè)非常復(fù)雜的跨學(xué)科領(lǐng)域，近日上海交通大學(xué)發(fā)布了 MedMNIST 數(shù)據(jù)集，有望促進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像分析的發(fā)展。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像分析 公開數(shù)據(jù)集
令人頭禿的醫(yī)學(xué)圖像分析
醫(yī)學(xué)圖像分析是一個(gè)公認(rèn)的「老大難」課題。
首先它是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，要求從業(yè)者具備多方面知識(shí)背景，即使你是鉆研計(jì)算機(jī)視覺的專業(yè)人士，又或者是一個(gè)臨床醫(yī)學(xué)從業(yè)者，那你充其量只邁出了進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分析的半只腳。
樂觀估計(jì)，經(jīng)過多年的學(xué)習(xí)和研究，你終于掌握了計(jì)算機(jī)視覺和臨床醫(yī)學(xué)的雙向技能，那接下來的操作也能讓你愁到頭禿，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)來源五花八門，有 X 射線、CT、超聲……分析處理這么多個(gè)不同模式的非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，也太難了！
這還沒完，深度學(xué)習(xí)雖然在醫(yī)學(xué)圖像分析的研究和應(yīng)用中，已經(jīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，但模型調(diào)整需要的人力成本太高了，AutoML 好使是好使，但是目前基本沒有用于醫(yī)學(xué)圖像分類的 AutoML 基準(zhǔn)。
MedMNIST 分類十項(xiàng)全能一覽
醫(yī)學(xué)圖像分析困難重重，然而上海交通大學(xué)近期發(fā)布的 MedMNIST 數(shù)據(jù)集，則為終結(jié)這些老大難問題，帶來了一大利器。
10 個(gè)公開數(shù)據(jù)集、45 萬張圖像重新整理
MedMNIST 是一個(gè)包含 10 個(gè)醫(yī)學(xué)公開數(shù)據(jù)集的集合，且全部數(shù)據(jù)均已經(jīng)過預(yù)處理，將其分為包括訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試子集的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)來源包括 X 射線、OCT、超聲、CT 等不同成像模式，得到了同一病灶的多模態(tài)數(shù)據(jù)。與 MNIST 數(shù)據(jù)集一樣，MedMNIST 可以在輕量級(jí) 28*28 圖像上執(zhí)行分類任務(wù)。
十個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)模式、適用任務(wù)及圖像數(shù)量
MedMNIST 具有以下特點(diǎn)：
教育性：多模態(tài)數(shù)據(jù)來自于多個(gè)公共醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，采用知識(shí)共享（CC）許可協(xié)議或自由許可協(xié)議，方便教學(xué)使用。
標(biāo)準(zhǔn)化：全部數(shù)據(jù)已經(jīng)預(yù)處理成相同的格式，降低準(zhǔn)入門檻，任何人都可以使用。
多樣性：多模態(tài)數(shù)據(jù)集涵蓋了不同的數(shù)據(jù)模式，數(shù)據(jù)規(guī)模從 100 到 100,000 都支持，任務(wù)類型也豐富為二元分類、多元分類、有序回歸和多標(biāo)簽。
輕量級(jí)：28*28 的圖像尺寸便于迅速進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，對(duì)多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)和 AutoML 算法進(jìn)行快速迭代和實(shí)驗(yàn)。
MedMNIST Dataset
發(fā)布機(jī)構(gòu)：上海交通大學(xué)
包含數(shù)量：454,591 個(gè)圖像數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)格式：NPZ
數(shù)據(jù)大?。?/strong>654 MB
發(fā)布時(shí)間：2020 年 10 月 28 日
下載地址：http://dwz.date/dew2
十項(xiàng)全能大法好，打造 AutoML 新基準(zhǔn)
受《醫(yī)學(xué)分割十項(xiàng)全能》（Medical Segmentation Decathlon）的啟發(fā)，上海交通大學(xué)的科研人員還發(fā)布了《MedMNIST 分類十項(xiàng)全能》 （MedMNIST Classification Decathlon），作為醫(yī)學(xué)圖像分類中的輕量級(jí) AutoML 基準(zhǔn)。
科研人員用 MedMNIST 分類十項(xiàng)全能，評(píng)估了在全部 10 個(gè)數(shù)據(jù)集上的算法性能，并采取了其他幾個(gè) baseline 方法與該基準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，這些方法包括 ResNets（18、50）、auto-sklearn、AutoKeras、Google AutoML Vision。
MedMNIST 在 AUC 和 ACC 等指標(biāo)上的性能一覽
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)全部 10 個(gè)數(shù)據(jù)集，都能取得很好的泛化性能的算法，在實(shí)驗(yàn)中并不存在。該實(shí)驗(yàn)對(duì)于探索在不同數(shù)據(jù)模式、任務(wù)類型和數(shù)據(jù)規(guī)模上，進(jìn)行很好地泛化的 AutoML 算法，意義重大。
MedMNIST 分類十項(xiàng)全能基準(zhǔn)測(cè)試，將促進(jìn)未來醫(yī)學(xué)圖像分析 AutoML 的相關(guān)研究。
相關(guān)論文：
https://arxiv.org/pdf/2010.14925.pdf
開源地址：
https://github.com/MedMNIST/MedMNIST
現(xiàn)在下載數(shù)據(jù)集，開始你的訓(xùn)練
下載數(shù)據(jù)集，在線訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，你可以通過 OpenBayes 開啟你的練習(xí)。
OpenBayes 是一個(gè)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)提供云端算力的云服務(wù)平臺(tái)，它擁有大規(guī)模的超算集群，支持多種配置的 GPU、CPU 算力資源，擁有開箱即用泛用型機(jī)器學(xué)習(xí)建模系統(tǒng)，無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，即可快速建立智能系統(tǒng)。
目前 OpenBayes 的算力容器產(chǎn)品已經(jīng)支持 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Darknet、cpp-develop 等 CPU 和 GPU 環(huán)境下，不同版本、類型的標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)框架和各種常用依賴。
同時(shí) OpenBayes 還提供 CPU、NVIDIA T4、NVIDIA Tesla V100 等多種算力資源，無論是海量數(shù)據(jù)的集中訓(xùn)練，還是低功耗的模型常駐運(yùn)行，都能輕松滿足用戶需求。
目前 MedMNIST 數(shù)據(jù)集已經(jīng)上線 OpenBayes。
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