有没有一种医学数据集，包含图像和对应的文本描述，用于分类任务?

Question

单一的图片传入模型分类识别率可能不是很高，但一起传入其他模态的数据比如文本描述，检验数据，模型的分类识别率就高了，哪里有这样的数据集？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

是的，存在包含医学图像及其对应文本描述的数据集，这样的数据集通常用于医学图像分类任务，包括区分良性、恶性或正常的情况。以下是一些知名的医学图像和文本描述数据集：

1. CheXpert：这是一个包含胸部X光片及其相关文本报告的数据集。图像经过标注，可用于分类多种胸部疾病，如肺炎、肺不张等。文本报告提供了额外的信息，可以帮助模型更好地理解图像内容。
2. RSNA Pneumonia Detection Challenge：该数据集包含用于肺炎检测的X光图像及其相关文本报告。数据集旨在帮助开发能够从X光图像中自动检测肺炎的算法。
3. Medical Segmentation Decathlon：这是一个多模态医学图像分割数据集，包含了多种医学图像的模态（如CT、MRI等）。虽然它主要用于分割任务，但其中的文本描述也可以用于分类任务。
4. Retinal Fundus Image Dataset：这个数据集包含视网膜眼底图像及其相关的文本描述。这些图像可用于分类视网膜病变等状况。

为了结合图像和文本描述来提高分类识别率，你可以考虑创建自己的数据集，或者使用上述数据集的扩展版本（如果可用的话）。此外，有些研究已经探索了多模态融合的方法，结合图像和文本特征进行医学图像分类。这些方法和数据集都可以帮助你实现更高的分类识别率。

请注意，由于医学数据的隐私和伦理问题，获取这些数据集可能需要遵循特定的数据使用协议和伦理准则。在使用这些数据集之前，请确保你了解并遵守相关的法律和规定。