胸部X线异常定位报告与眼动追踪数据

数据集获取（PhysioNet）

• 源站标题：REFLACX: Reports and eye-tracking data for localization of abnormalities in chest x-rays
• 版本：1.0.0
• DOI：10.13026/e0dj-8498
• 源站页面：https://physionet.org/content/reflacx-xray-localization/1.0.0

PhysioNet 数据需注册账号（机构邮箱）并签署数据使用协议后下载：

1. 在 https://physionet.org/content/reflacx-xray-localization/1.0.0 页面登录并接受许可条款；
2. 命令行整目录下载：

wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/reflacx-xray-localization/1.0.0/

3. 或用官方工具（推荐，支持断点续传与校验）：

pip install physionet-download
physionet-download reflacx-xray-localization

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

在当前胸部 X 射线数据集中，定位异常的标注很少见。我们收集了一个数据集，使用一种有可能扩展规模的方法，作为通过眼动仪收集隐式定位数据的概念验证。该数据集名为 REFLACX，提供了放射科医生为来自 MIMIC-CXR 数据集的正位胸部 X 射线口述报告时收集的眼动追踪数据，并配有口述内容的时间戳转录文本。该数据集包含 3,032 个由五名放射科医生标注的同步眼动追踪与转录配对病例。对于每个病例，我们还提供了其他标注，用于验证由此数据集衍生的算法。这些标注包括阅片过程中发现的异常的图像级标签、定位这些异常的椭圆，以及肺和心脏周围的边界框。109 张胸部 X 射线的一个子集具有所有放射科医生的阅片结果，以估计所提供标注的变异性。

引用

学术使用请引用：{Bigolin Lanfredi et al. (2021). REFLACX: Reports and eye-tracking data for localization of abnormalities in chest x-rays. PhysioNet. doi:10.13026/e0dj-8498 DOI 10.13026/e0dj-8498。