LUNA16数据集（一）简介

LUNA16，全称Lung Nodule Analysis 16，是16年推出的一个肺部结节检测数据集，旨在作为评估各种CAD（computer aid detection计算机辅助检测系统）的banchmark，因为每个CAD都是基于自己的数据集，很难比较之间的性能优劣，这时候banchmark就很重要，在此之前比较知名的数据集就是Anode09了，不过这个数据集太小，训练集只有5个病例。

目前为止，比赛已经停止结果提交，不过数据集仍然可以下载，并且在leaderboard上有各路大神团队的比分及算法描述，可以自行查阅。

官方地址：https://luna16.grand-challenge.org

同时该数据集还有一个官方论文，Validation, comparison, and combination of algorithms for automatic detection of pulmonary nodules in computed tomography images: the LUNA16 challenge，本篇博客中主要内容也取于本论文。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08012

下面进入正题。主要从数据组成，比赛规则两方面介绍下这个数据集。

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一  数据

LUNA16的数据来源于一个更大的数据集LIDC-IDRI，该数据集共有1018个CT扫描，也就是1018个病例，每个CT图像都有xml格式的标签文件，这个数据集的数据来源于7家不同的学术机构，所采用的扫描器及其相关参数都不尽相同，所以，1018个图像可以说分布不均，用论文中的话来说就是very heterogeneous。

LUNA16数据集将切片厚度（slice thickness)大于3mm的CT去除，同时将切片space不一致以及缺失部分切片的CT也去除，最后产生了888张CT,构成了LUNA16.这里要解释两件事，一，剔除3mm以上的CT是因为切片越薄效果越好，这不难理解，对肺部进行扫描，肯定是扫描得出的数据越多越好，想的极端点，如果整个肺部只有一张切片，这厚度绝对够了吧哈哈，那就连3D数据都没法获取了，更别说有效检测肺结节。二，切片space是啥，个人理解就是切片出来的数据是3D的（把一张张二维切片组合一起），有z,y,x三个维度，spacez指的就是切片厚度，spacey和spacex指的是每张切片的单个像素代表着实际宽高多少的肺部组织。所有的CT图像都以.mhd格式存储。

在LIDC-IDRI数据集中，有三种区域会标注出来，直径>3mm的结节，直径<3mm的结节以及非结节（但是肺部畸变区域），回到LUNA16，在888张CT中，共有36378个结节被标出（LIDC-IDRI标注的），在LUNA16中，只有直径>3mm的结节作为样本，直径<3mm的结节和非结节都不纳入进来，而直径<3mm的结节有11509个，非结节区域有19004个，这样还剩下36378-11509-19004=5765个，针对这5765个结节区域，若两个结节离的太近（此处太近的定义为中心距离小于半径之和，也就是相交了），则对两个结节进行合并，合并的中心和半径是该两个结节的均值，经过这样处理，还剩下2290个结节。由于标注的时候是四位专家一起标注，有些结节只有一位专家标注，有些有两位，最好的情况是四位都标注了，根据这个规则，分别有2290，1602，1186，777个结节由至少1，2，3，4位专家标注，LUNA16选取至少由三位专家标注的1186个结节作为最后要检测的区域，也就是我们做实验时下载的数据。

总结一下，数据筛选流程

（1）将直径>3mm的结节筛选出来，其它的不用，此时还有5765个结节

（2）将相近的结节融合，融合后还有2290个结节

（3）将三个以上专家标注的结节作为检测使用，共有1186个结节，也就是最后的实验数据。

（4）补充一点，不用的结节不是真的不用，2290-1186=1104个只有一位专家标注的结节，以及11509个直径<3mm的结节和19004个非结节合在一起作为irrelevant findings，这些区域，既不作为正样本也不作为负样本，所以如果你的算法检测出这些区域，不会处理为false positive，当然更不是true positive，直接无视之。

这里，不妨看一下实际上LUNA16的文件，共有10个子文件夹，subset0~subset9，这是为了做10折交叉验证，每个文件夹里都是病例，每个病例对应两个文件，文件名相同，后缀不同，其中.mhd文件存储着ct的基本信息，.raw文件存储着实际的ct数据，可以看到，ct文件还是挺大的，LUNA16足足一百多G，下载起来也挺耗时的。

二 比赛规则

比赛共有两项，一个是complete nodule detection，另一个是false positive reduction，前者要求实现一个完整的检测系统，后者要求对给定区域进行二分类，是否为结节。

我跑了一个github上的代码，只跑了任务一，所以任务二的比赛细节就不讲了。

具体而言，整个数据集是十份的，每份CT数相等，针对该数据集要执行10折交叉验证，总共可以分为四步

（1）取一份做测试集，其余九份做训练集

（2）在训练集上训练算法

（3）在测试集上测试，并生成结果文件

（4）完成10折交叉验证后，将所有结果融合为一份

最终提交文件要求为.csv格式，每行为一个标注，具体格式就是 image identifier,x,y,z,score，其中第一个代表某个CT，x,y,z为结节坐标，score为置信度。

对于提交的结节候选区，如何判断正负呢？如果提交的坐标位于结节半径范围内，则为正，也就是true positive，如果有多个候选区都与一个结节相关，则选取置信度最高的。若候选区检测出irrelevant nodules，则忽略掉，既不是正也不是负，剩下的候选区都可以归为false positive了。

有了正负样本的定义，就要进行评估，LUNA16采用的是FROC(Free-Response Receiver Operating Characteristic)准则，这一准则的定义及细节需要百度或者维基了解下。其实就是一张图，纵轴为召回率，横轴为FPs/scan，

召回率就是标记的结节你找出来几个，FPs/scan就是平均每个CT的FP数，注意是数，不是百分比。

上图就是运行某个肺结节检测模型的FROC图，横轴明显是FP的数目。

最终的评比准则是0.125，0.25，0.5，1，2，4，8七个点召回率的平均值，论文中还提到bootstrap的方法，就是对测试集的每个CT进行重采样，最终就是有的CT可能出现多次，而有的CT可能没有，然后将采样得到的CT的候选区集合起来，计算FROC，不过bootstrap的置信度区间我没理解，有待考察。

目前任务一也就是检测的leaderboard已经被刷到了0.951的高分，来自平安科技，第二名0.950，来自健培公司，我跑的这个算法达到0.84，也不错，不过这前两名是真的恐怖，虚心学习之~