論文の概要: A Patient-Centric Dataset of Images and Metadata for Identifying
Melanomas Using Clinical Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07360v1
- Date: Fri, 7 Aug 2020 20:22:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 02:06:33.329510
- Title: A Patient-Centric Dataset of Images and Metadata for Identifying
Melanomas Using Clinical Context
- Title(参考訳): 臨床状況を用いたメラノーマ同定のための患者中心の画像データセットとメタデータ
- Authors: Veronica Rotemberg, Nicholas Kurtansky, Brigid Betz-Stablein, Liam
Caffery, Emmanouil Chousakos, Noel Codella, Marc Combalia, Stephen Dusza,
Pascale Guitera, David Gutman, Allan Halpern, Harald Kittler, Kivanc Kose,
Steve Langer, Konstantinos Lioprys, Josep Malvehy, Shenara Musthaq, Jabpani
Nanda, Ofer Reiter, George Shih, Alexander Stratigos, Philipp Tschandl,
Jochen Weber, and H. Peter Soyer
- Abstract要約: 2020 SIIM-ISIC メラノーマ分類データセットは、以前の課題と臨床実践の相違に対処するために構築された。
このデータセットは、3大陸の患者2,056人で、患者1人あたり平均16の病変がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 39.10946113351587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prior skin image datasets have not addressed patient-level information
obtained from multiple skin lesions from the same patient. Though artificial
intelligence classification algorithms have achieved expert-level performance
in controlled studies examining single images, in practice dermatologists base
their judgment holistically from multiple lesions on the same patient. The 2020
SIIM-ISIC Melanoma Classification challenge dataset described herein was
constructed to address this discrepancy between prior challenges and clinical
practice, providing for each image in the dataset an identifier allowing
lesions from the same patient to be mapped to one another. This patient-level
contextual information is frequently used by clinicians to diagnose melanoma
and is especially useful in ruling out false positives in patients with many
atypical nevi. The dataset represents 2,056 patients from three continents with
an average of 16 lesions per patient, consisting of 33,126 dermoscopic images
and 584 histopathologically confirmed melanomas compared with benign melanoma
mimickers.
- Abstract(参考訳): 以前の皮膚画像データセットは、同一患者の複数の皮膚病変から得られた患者レベル情報には対応していない。
人工知能の分類アルゴリズムは、単一の画像を調べる制御研究において、エキスパートレベルの性能を達成したが、実際、皮膚科医は、同じ患者の複数の病変から、その判断を段階的に根拠としている。
2020 SIIM-ISIC メラノーマ分類データセットは、以前の課題と臨床実践のこの相違に対処するために構築され、データセット内の各画像に同一患者の病変を互いにマッピングできる識別子を提供する。
この患者レベルのコンテクスト情報は臨床医によってメラノーマの診断に頻繁に用いられ、非定型ネビの患者において特に偽陽性を除外するのに有用である。
このデータセットは, 平均16病変の3大陸2,056例を対象とし, 良性黒色腫に対して33,126例, 病理組織学的に確認された黒色腫584例からなる。
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