Brain Hemorrhage Extended (BHX): Bounding box extrapolation from thick to thin slice CT images

BHX is a public available dataset with bounding box annotations for 5 types of acute hemorrhage as an extension of the qure.ai CQ500 dataset. This dataset intends to provide data resources to help advance hemorrhage detection towards machine learning localization tasks. **Key Points: ** * BHX contains up to 39,668 bounding boxes in 23,409 images annotated for hemorrhage, out of a total of ~170k images from qure.ai CQ500 dataset. * The dataset was built through an efficient method to obtain automatic annotated images (thin slices) from sparse initial labeling (thick slices). * We hope this dataset can contribute to further develop and validate machine learning algorithms, ultimately helping to diagnose intracranial hemorrhage.BHX是一款公开可用的数据集，包含针对5类急性出血的边界框（bounding box）标注，作为qure.ai CQ500数据集的扩展版本。本数据集旨在提供数据资源，助力面向机器学习定位任务的出血检测研究取得进展。 **核心要点：** * BHX的数据源来自qure.ai CQ500数据集的约17万张总图像，其中23409张图像针对出血任务完成标注，总计多达39668个边界框。 * 本数据集采用高效构建方式，从稀疏初始标注的厚层切片（thick slices）中获取自动标注的薄层切片（thin slices）图像。 * 我们期望本数据集能够助力机器学习算法的进一步开发与验证，最终辅助颅内出血的临床诊断。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Brain Hemorrhage Extended (BHX)数据集是一个公开的脑出血CT图像标注数据集，扩展自qure.ai CQ500数据集，包含5种急性出血类型的边界框标注，总计39,668个边界框分布在23,409张图像中。该数据集通过高效方法从稀疏的厚层切片手动标注自动外推生成薄层切片标注，旨在为机器学习算法提供资源，以支持出血检测和定位任务的研究与开发。