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Cardiomegaly Subset of NIH Chest X-ray Dataset

このデータセットは、NIH Chest X-ray Datasetのサブセットで、特に心肥大（Cardiomegaly）と異常なし（No Finding）のケースに焦点を当てています。心肥大の検出のための二値分類タスクを容易にするために作成されました。

データセットの説明

• タスク: 画像分類
• 言語: 英語
• ライセンス: CC0 (パブリックドメイン)
• サイズ: ~1GB
• 元データセット: NIH Chest X-ray Dataset

データセット構造

データセットは以下の2つのzipファイルで構成されています：

cardiomegaly_dataset/
├── cardiomegaly.zip      # 心肥大のケース（画像とメタデータ）
└── no_finding.zip        # 異常なしのケース（画像とメタデータ）

各zipファイルを解凍すると、以下のような構造になります：

cardiomegaly/
├── *.png                 # X線画像
└── dataset_info.csv      # メタデータとラベル

no_finding/
├── *.png                 # X線画像
└── dataset_info.csv      # メタデータとラベル

データ処理方法

このサブセットは以下の手順で作成されました：

1. Hugging Face Hubから元のNIH Chest X-ray Datasetをダウンロード
2. ダウンロードしたデータセットから全ての画像を抽出
3. 心肥大のケースを抽出
4. 異常なしのケースをランダムにサンプリング（心肥大ケースの2倍）
5. ラベルに基づいて画像を別々のディレクトリに整理

作成スクリプト

データセットは以下のPythonスクリプトで作成されました：

import os
import shutil
import pandas as pd
import random
from pathlib import Path
from tqdm import tqdm

# ソースとターゲットディレクトリ
source_dir = "xray_image_dataset/downloads/extracted"
base_dir = "cardiomegaly_dataset"
csv_path = "Data_Entry_2017_v2020.csv"

# ディレクトリの作成
cardiomegaly_dir = os.path.join(base_dir, "cardiomegaly")
no_finding_dir = os.path.join(base_dir, "no_finding")
os.makedirs(cardiomegaly_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(no_finding_dir, exist_ok=True)

# データの読み込みとフィルタリング
df = pd.read_csv(csv_path)
cardiomegaly_images = df[df['Finding Labels'].str.contains('Cardiomegaly', na=False)]
no_finding_images = df[df['Finding Labels'] == 'No Finding']
no_finding_sample = no_finding_images.sample(n=len(cardiomegaly_images) * 2, random_state=42)

# 画像のコピー
def find_image(image_name, search_dir):
    for path in Path(search_dir).rglob(image_name):
        return str(path)
    return None

# 心肥大画像のコピー
for _, row in tqdm(cardiomegaly_images.iterrows(), total=len(cardiomegaly_images)):
    image_path = find_image(row['Image Index'], source_dir)
    if image_path:
        dst_path = os.path.join(cardiomegaly_dir, row['Image Index'])
        shutil.copy2(image_path, dst_path)

# 異常なし画像のコピー
for _, row in tqdm(no_finding_sample.iterrows(), total=len(no_finding_sample)):
    image_path = find_image(row['Image Index'], source_dir)
    if image_path:
        dst_path = os.path.join(no_finding_dir, row['Image Index'])
        shutil.copy2(image_path, dst_path)

# メタデータの保存
cardiomegaly_images.to_csv(os.path.join(cardiomegaly_dir, 'dataset_info.csv'), index=False)
no_finding_sample.to_csv(os.path.join(no_finding_dir, 'dataset_info.csv'), index=False)

使用方法

このデータセットは以下の用途に使用できます：

• 心肥大の二値分類
• 医療画像分析
• ディープラーニングモデルの学習
• コンピュータビジョン研究

1. 必要なzipファイルをダウンロード
2. 以下のコマンドで解凍：

unzip cardiomegaly.zip
unzip no_finding.zip

引用

このデータセットを使用する場合は、このデータセットと元のNIH Chest X-ray Datasetの両方を引用してください：

@misc{nih_chest_xray,
    title={NIH Chest X-ray Dataset},
    author={NIH Clinical Center},
    year={2017},
    publisher={Kaggle},
    journal={Kaggle Data},
    howpublished={\url{https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data}}
}

@inproceedings{Wang_2017,
    doi = {10.1109/cvpr.2017.369},
    url = {https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.369}
}