SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:prod.swepub.kib.ki.se:144601906"
 

Sökning: id:"swepub:oai:prod.swepub.kib.ki.se:144601906" > HyperKvasir, a comp...

  • Borgli, H (författare)

HyperKvasir, a comprehensive multi-class image and video dataset for gastrointestinal endoscopy

  • Artikel/kapitelEngelska2020

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2020-08-28
  • Springer Science and Business Media LLC,2020

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:prod.swepub.kib.ki.se:144601906
  • http://kipublications.ki.se/Default.aspx?queryparsed=id:144601906URI
  • https://doi.org/10.1038/s41597-020-00622-yDOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Artificial intelligence is currently a hot topic in medicine. However, medical data is often sparse and hard to obtain due to legal restrictions and lack of medical personnel for the cumbersome and tedious process to manually label training data. These constraints make it difficult to develop systems for automatic analysis, like detecting disease or other lesions. In this respect, this article presents HyperKvasir, the largest image and video dataset of the gastrointestinal tract available today. The data is collected during real gastro- and colonoscopy examinations at Bærum Hospital in Norway and partly labeled by experienced gastrointestinal endoscopists. The dataset contains 110,079 images and 374 videos, and represents anatomical landmarks as well as pathological and normal findings. The total number of images and video frames together is around 1 million. Initial experiments demonstrate the potential benefits of artificial intelligence-based computer-assisted diagnosis systems. The HyperKvasir dataset can play a valuable role in developing better algorithms and computer-assisted examination systems not only for gastro- and colonoscopy, but also for other fields in medicine.

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Thambawita, V (författare)
  • Smedsrud, PH (författare)
  • Hicks, S (författare)
  • Jha, D (författare)
  • Eskeland, SL (författare)
  • Randel, KR (författare)
  • Pogorelov, K (författare)
  • Lux, M (författare)
  • Nguyen, DTD (författare)
  • Johansen, D (författare)
  • Griwodz, C (författare)
  • Stensland, HK (författare)
  • Garcia-Ceja, E (författare)
  • Schmidt, PTKarolinska Institutet (författare)
  • Hammer, HL (författare)
  • Riegler, MA (författare)
  • Halvorsen, P (författare)
  • de Lange, T (författare)
  • Karolinska Institutet (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Scientific data: Springer Science and Business Media LLC7:1, s. 283-2052-4463

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy