論文の概要: Labelling imaging datasets on the basis of neuroradiology reports: a validation study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04226v5
• Date: Tue, 9 Mar 2021 01:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 13:32:24.442807
• Title: Labelling imaging datasets on the basis of neuroradiology reports: a validation study
• Title（参考訳）: 神経放射線学報告に基づく画像データセットのラベリング : 検証研究
• Authors: David A. Wood, Sina Kafiabadi, Aisha Al Busaidi, Emily Guilhem, Jeremy Lynch, Matthew Townend, Antanas Montvila, Juveria Siddiqui, Naveen Gadapa, Matthew Benger, Gareth Barker, Sebastian Ourselin, James H. Cole, Thomas C. Booth
• Abstract要約: 我々の経験では、レポートのみからのイメージにバイナリラベルを割り当てることは極めて正確である。 しかし、バイナリラベルとは対照的に、より粒度の細かいラベルの精度はカテゴリに依存する。 また,非専門家によるトレーニングレポートのラベル付けを行うと,下流モデルの性能が低下することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3871995016053975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language processing (NLP) shows promise as a means to automate the labelling of hospital-scale neuroradiology magnetic resonance imaging (MRI) datasets for computer vision applications. To date, however, there has been no thorough investigation into the validity of this approach, including determining the accuracy of report labels compared to image labels as well as examining the performance of non-specialist labellers. In this work, we draw on the experience of a team of neuroradiologists who labelled over 5000 MRI neuroradiology reports as part of a project to build a dedicated deep learning-based neuroradiology report classifier. We show that, in our experience, assigning binary labels (i.e. normal vs abnormal) to images from reports alone is highly accurate. In contrast to the binary labels, however, the accuracy of more granular labelling is dependent on the category, and we highlight reasons for this discrepancy. We also show that downstream model performance is reduced when labelling of training reports is performed by a non-specialist. To allow other researchers to accelerate their research, we make our refined abnormality definitions and labelling rules available, as well as our easy-to-use radiology report labelling app which helps streamline this process.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、コンピュータビジョン応用のための病院規模の神経放射線学磁気共鳴画像(MRI)データセットのラベル付けを自動化する手段として、公約を示す。 しかし、これまでは、画像ラベルと比較してレポートラベルの正確性を決定することや、非スペシャリストラベルラーの性能を調べることなど、このアプローチの有効性に関する詳細な調査は行われていない。 本研究では,深層学習に基づく神経放射線学レポート分類器の開発プロジェクトの一環として,5000以上のmri神経放射線学レポートをラベル付けした神経放射線学者のチームの経験について述べる。 我々の経験では、レポートのみからのイメージにバイナリラベル(通常か異常か)を割り当てることは極めて正確である。 しかし、二項ラベルとは対照的に、より粒度の高いラベルの精度はカテゴリに依存しており、この相違の理由を強調する。 また,非専門家によるトレーニングレポートのラベル付けを行うと,下流モデルの性能が低下することを示す。 他の研究者が研究を加速するために、我々は洗練された異常定義とラベリングルールを利用可能にするとともに、このプロセスを合理化するための簡単なラジオグラフィーレポートラベリングアプリを作成しました。

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