TBI-IT
创伤性脑损伤研究的电子医疗记录和头部CT图像数据集，用于图像分割和命名实体识别。
基本信息
资源简介
TBI-IT
【一句话概览】
本文介绍创伤性脑损伤（TBI）医学领域的新数据集TBI-IT，包含电子病历和头部CT图像，旨在提升人工智能对TBI诊断与治疗的准确性。该数据集在标准文本和图像数据基础上，于电子病历中加入特定注释，从文本中提取关键内容，并将影像注释分为脑中线、血肿、左脑室、右脑室和骨折五类。TBI-IT旨在作为图像分割任务和命名实体识别中特征学习的基础数据集，标签为cs.CV和eess.IV（来源 arXiv）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《arXiv Query: search_query=&id_list=2403.09062v1&start=0&max_results=1》。源站首次发布：2024-03-14。
【数据内容】
源站原始描述：In this paper, we introduce a new dataset in the medical field of Traumatic Brain Injury (TBI), called TBI-IT, which includes both electronic medical records (EMRs) and head CT images. This dataset is designed to enhance the accuracy of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of TBI. This dataset, built upon the foundation of standard text and image data, incorporates specific annotations within the EMRs, extracting key content from the text information, and categorizes the annota…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本文介绍了一个创伤性脑损伤（TBI）医学领域的新数据集，称为 TBI-IT，它同时包含电子病历（EMRs）和头部 CT 图像。该数据集旨在提高人工智能在 TBI 诊断和治疗中的准确性。该数据集建立在标准文本和图像数据的基础上，在 EMRs 中加入了特定标注，从文本信息中提取关键内容，并将影像数据的标注内容分为五类
【主题与分类】
主题标签：cs.CV、eess.IV。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://arxiv.org/abs/2403.09062v1
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数据集说明
本数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2403.09062v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
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论文摘要：Abstract:In this paper, we introduce a new dataset in the medical field of Traumatic Brain Injury (TBI), called TBI-IT, which includes both electronic medical records (EMRs) and head CT images. This dataset is designed to enhance the accuracy of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of TBI. This dataset, built upon the foundation of standard text and image data, incorporates specific annotations within the EMRs, extracting key content from the text information, and categorizes the annotation content of imaging data into five types: brain midline, hematoma, left cerebral ventricle, right cerebral ventricle and fracture. TBI-IT aims to be a foundational dataset for feature learning in image segmentation tasks and named entity recognition.
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