論文の概要: How Many Annotators Do We Need? -- A Study on the Influence of Inter-Observer Variability on the Reliability of Automatic Mitotic Figure Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02495v2
• Date: Fri, 8 Jan 2021 12:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 20:42:33.232287
• Title: How Many Annotators Do We Need? -- A Study on the Influence of Inter-Observer Variability on the Reliability of Automatic Mitotic Figure Assessment
• Title（参考訳）: アノテーションはいくつ必要か? --observer間変動が自動僧帽弁別図評価の信頼性に及ぼす影響に関する研究
• Authors: Frauke Wilm, Christof A. Bertram, Christian Marzahl, Alexander Bartel, Taryn A. Donovan, Charles-Antoine Assenmacher, Kathrin Becker, Mark Bennett, Sarah Corner, Brieuc Cossic, Daniela Denk, Martina Dettwiler, Beatriz Garcia Gonzalez, Corinne Gurtner, Annika Lehmbecker, Sophie Merz, Stephanie Plog, Anja Schmidt, Rebecca C. Smedley, Marco Tecilla, Tuddow Thaiwong, Katharina Breininger, Matti Kiupel, Andreas Maier, Robert Klopfleisch, Marc Aubreville
• Abstract要約: 病理組織学的にみられた有糸分裂像の密度は,多くの腫瘍の予後に重要な特徴である。 ディープラーニングベースのアルゴリズムは、腫瘍の予後を改善するための有望なソリューションである。 アルゴリズム性能に対するマルチエキスパートコンセンサスの利点を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.203884417441635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density of mitotic figures in histologic sections is a prognostically relevant characteristic for many tumours. Due to high inter-pathologist variability, deep learning-based algorithms are a promising solution to improve tumour prognostication. Pathologists are the gold standard for database development, however, labelling errors may hamper development of accurate algorithms. In the present work we evaluated the benefit of multi-expert consensus (n = 3, 5, 7, 9, 11) on algorithmic performance. While training with individual databases resulted in highly variable F$_1$ scores, performance was notably increased and more consistent when using the consensus of three annotators. Adding more annotators only resulted in minor improvements. We conclude that databases by few pathologists and high label accuracy may be the best compromise between high algorithmic performance and time investment.
• Abstract（参考訳）: 組織学的断面における分裂像の密度は、多くの腫瘍において確率的に関連した特徴である。 病理組織間多様性が高いため、深層学習に基づくアルゴリズムは腫瘍の予後を改善する有望な解決策である。 病理学者はデータベース開発における金の標準であるが、ラベルの誤りは正確なアルゴリズムの開発を阻害する可能性がある。 本研究では,アルゴリズム性能に対するマルチエキスパートコンセンサス(n = 3, 5, 7, 9, 11)の利点を評価した。 個々のデータベースでのトレーニングでは、高い可変F$_1$スコアが得られたが、3つのアノテータのコンセンサスを使用すると、パフォーマンスが顕著に向上し、一貫性が増した。 アノテータの追加は、わずかな改善しか生み出さなかった。 病理学者の少ないデータベースとラベル精度の高いデータベースは,高いアルゴリズム性能と時間的投資の妥協点として最善のものであると結論づけた。

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