Kaggle에서 MRI 이미지를 사용해 퇴행성 척추 질환을 탐지하고 분류하기 위해 대회를 엶
5개의 lumbar spine degenerative 조건으로 분류한다.
- Left Neural Foraminal Narrowing
- Right Neural Foraminal Narrowing
- Left Subarticular Stenosis
- Right Subarticular Stenosis
- Spinal Canal Stenosis
각각의 이미지 study에서 척추 레벨인 L1/L2, L2/L3, L3/L4, L4/L5, L5/S1 심각도 점수(Normal/Mild, Moderate, Severe)로 구분한다.
제출은 다음과 같이 저장한다.
row_id | normal_mild | moderate | severe |
123456_left_neural_foraminal_narrowing_l1_l2 | 0.333 | 0.333 | 0.333 |
123456_left_neural_foraminal_narrowing_l2_l3 | 0.333 | 0.333 | 0.333 |
123456_left_neural_foraminal_narrowing_l3_l4 | 0.333 | 0.333 | 0.333 |
데이터
train.csv
- study_id
- study ID로, 각각의 study는 여러 이미지 series들을 포함한다.
- [condition]_[level]
- spinal_canal_stenosis_l1_l2와 같이 나타내며, Normal/Mild, Moderate, Severe와 같이 나타낸다.
train_label_coordinates.csv
- study_id
- series_id
- instance_number
- condition
- 3개의 주요 condition이 존재함
- spinal canal stenosis
- neural_foraminal_narrowing
- subarticular_stenosis
- 3개의 주요 condition이 존재함
- level
- l3_l4 와 같이 척추 번호를 나타냄
- [x/y]
- label이 정의되는 위치
sample_submission.csv
- row_id
- study ID, condition, level로 구성됨
- ex) 12345_spinal_canal_stenosis_l3_l4
- [normal_mild/moderate/severe]
- 3개의 예측 column
[train/test]_images/[study_id]/[series_id]/[instance_number].dcm
- 이미지 정보
[train/test]_series_descriptions.csv
- study_id
- series_id
- series_description