論文の概要: TIMELY: Improving Labeling Consistency in Medical Imaging for Cell Type Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05307v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 11:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 20:57:24.186319
• Title: TIMELY: Improving Labeling Consistency in Medical Imaging for Cell Type Classification
• Title（参考訳）: TIMELY:細胞型分類のための医用画像のラベリング一貫性の向上
• Authors: Yushan Liu, Markus M. Geipel, Christoph Tietz, Florian Buettner
• Abstract要約: 白血病や貧血などの疾患の診断には、確実な数の血液細胞が必要である。 血液学者は通常、手動で血液細胞の顕微鏡画像にラベルを付け、カウントする。 多くの場合、異なる成熟状態の細胞は識別が困難であり、画像ノイズや主観性と組み合わせることで、人間はラベル付けミスをしがちである。 擬似時間推定法と不均一な隠れマルコフ木を組み合わせた確率モデルであるTIMELYを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.027000905586107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diagnosing diseases such as leukemia or anemia requires reliable counts of blood cells. Hematologists usually label and count microscopy images of blood cells manually. In many cases, however, cells in different maturity states are difficult to distinguish, and in combination with image noise and subjectivity, humans are prone to make labeling mistakes. This results in labels that are often not reproducible, which can directly affect the diagnoses. We introduce TIMELY, a probabilistic model that combines pseudotime inference methods with inhomogeneous hidden Markov trees, which addresses this challenge of label inconsistency. We show first on simulation data that TIMELY is able to identify and correct wrong labels with higher precision and recall than baseline methods for labeling correction. We then apply our method to two real-world datasets of blood cell data and show that TIMELY successfully finds inconsistent labels, thereby improving the quality of human-generated labels.
• Abstract（参考訳）: 白血病や貧血などの疾患の診断には、信頼できる血液細胞数を必要とする。 血液学者は通常、血液細胞の顕微鏡画像のラベル付けとカウントを行う。 しかし、多くの場合、異なる成熟状態の細胞は区別が困難であり、画像ノイズや主観性と組み合わせることで、人間はラベル付けミスをしがちである。 この結果、しばしば再現できないラベルが、直接診断に影響を与える可能性がある。 我々は、擬似時間推論手法と不均一な隠れマルコフ木を組み合わせた確率モデルであるTIMELYを導入し、ラベルの不整合の問題に対処する。 まず,誤りラベルを精度良く識別・修正できるシミュレーションデータについて,ラベル補正のためのベースライン法よりも精度良くリコールできることを示す。 そこで本手法を2つの実世界の血液細胞データデータセットに適用し,TIMELYが不整合性ラベルの発見に成功したことを示す。

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