論文の概要: Creation and Validation of a Chest X-Ray Dataset with Eye-tracking and
Report Dictation for AI Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07386v3
- Date: Thu, 8 Oct 2020 05:54:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 06:35:18.461508
- Title: Creation and Validation of a Chest X-Ray Dataset with Eye-tracking and
Report Dictation for AI Development
- Title（参考訳）: 視線追跡による胸部X線データセットの作成と検証とAI開発のためのレポートディクテーション
- Authors: Alexandros Karargyris, Satyananda Kashyap, Ismini Lourentzou, Joy Wu,
Arjun Sharma, Matthew Tong, Shafiq Abedin, David Beymer, Vandana Mukherjee,
Elizabeth A Krupinski, Mehdi Moradi
- Abstract要約: 我々は、人工知能の研究者を支援するために、チェストX線(CXR)画像の豊富なデータセットを開発した。
データはアイトラッキングシステムを用いて収集され、放射線学者は1,083 CXR画像でレビューし報告した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.1152650685625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We developed a rich dataset of Chest X-Ray (CXR) images to assist
investigators in artificial intelligence. The data were collected using an eye
tracking system while a radiologist reviewed and reported on 1,083 CXR images.
The dataset contains the following aligned data: CXR image, transcribed
radiology report text, radiologist's dictation audio and eye gaze coordinates
data. We hope this dataset can contribute to various areas of research
particularly towards explainable and multimodal deep learning / machine
learning methods. Furthermore, investigators in disease classification and
localization, automated radiology report generation, and human-machine
interaction can benefit from these data. We report deep learning experiments
that utilize the attention maps produced by eye gaze dataset to show the
potential utility of this data.
- Abstract（参考訳）: 我々は,人工知能研究者を支援するために,胸部x線画像の豊富なデータセットを開発した。
データはアイトラッキングシステムを用いて収集され、放射線学者は1,083 CXR画像でレビューし報告した。
データセットには以下のアライメントデータが含まれている: cxr画像、transcribed radiology report text、radioologist's dictation audio、eye gaze coordinates data。
このデータセットが、特に説明可能でマルチモーダルなディープラーニング/機械学習手法に関するさまざまな研究に寄与できることを願っています。
さらに, 疾患分類, 局所化, 自動放射線診断レポート生成, 人と機械の相互作用の研究者はこれらのデータから恩恵を受けることができる。
本稿では,視線データセットが生み出す注目マップを用いて,このデータの有用性を示す深層学習実験について報告する。
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