論文の概要: I-ODA, Real-World Multi-modal Longitudinal Data for
OphthalmicApplications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02609v1
- Date: Tue, 30 Mar 2021 00:59:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 03:12:52.220001
- Title: I-ODA, Real-World Multi-modal Longitudinal Data for
OphthalmicApplications
- Title（参考訳）: 眼科応用のための実世界マルチモーダル縦断データI-ODA
- Authors: Nooshin Mojab, Vahid Noroozi, Abdullah Aleem, Manoj P. Nallabothula,
Joseph Baker, Dimitri T. Azar, Mark Rosenblatt, RV Paul Chan, Darvin Yi,
Philip S. Yu, Joelle A. Hallak
- Abstract要約: 我々は,イリノイ眼科データベース・アトラス(I-ODA)という新しい縦型眼科画像データセットを提示する。
I-ODAには12の画像モダリティが含まれており、合計で3,668,649個の眼科像が12年間で33,876個の個人で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.09311225586432
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data from clinical real-world settings is characterized by variability in
quality, machine-type, setting, and source. One of the primary goals of medical
computer vision is to develop and validate artificial intelligence (AI) based
algorithms on real-world data enabling clinical translations. However, despite
the exponential growth in AI based applications in healthcare, specifically in
ophthalmology, translations to clinical settings remain challenging. Limited
access to adequate and diverse real-world data inhibits the development and
validation of translatable algorithms. In this paper, we present a new
multi-modal longitudinal ophthalmic imaging dataset, the Illinois Ophthalmic
Database Atlas (I-ODA), with the goal of advancing state-of-the-art computer
vision applications in ophthalmology, and improving upon the translatable
capacity of AI based applications across different clinical settings. We
present the infrastructure employed to collect, annotate, and anonymize images
from multiple sources, demonstrating the complexity of real-world retrospective
data and its limitations. I-ODA includes 12 imaging modalities with a total of
3,668,649 ophthalmic images of 33,876 individuals from the Department of
Ophthalmology and Visual Sciences at the Illinois Eye and Ear Infirmary of the
University of Illinois Chicago (UIC) over the course of 12 years.
- Abstract（参考訳）: 臨床現実世界の設定から得られるデータは、品質、マシンタイプ、設定、ソースのばらつきによって特徴づけられる。
医療コンピュータビジョンの主な目的の1つは、臨床翻訳を可能にする実世界のデータに基づいて人工知能(AI)ベースのアルゴリズムを開発し、検証することである。
しかし、医療、特に眼科におけるAIベースのアプリケーションの増加にもかかわらず、臨床現場への翻訳は依然として困難である。
適切な多様な実世界のデータへの限られたアクセスは、翻訳可能なアルゴリズムの開発と検証を阻害する。
本稿では,眼科領域における最先端コンピュータビジョンの進歩と,異なる臨床領域におけるAIベースのアプリケーションの翻訳能力の向上を目的として,新しい多モード長手眼画像データセットであるイリノイ眼科データベースアトラス(I-ODA)を提案する。
本稿では,複数のソースから画像の収集,注釈,匿名化を行うためのインフラを提示し,実世界の振り返りデータの複雑さとその限界を実証する。
I-ODAには12の画像モダリティが含まれており、12年間にイリノイ大学シカゴ校眼科学科の33,876人の眼科医の合計3,668,649枚の眼科画像が含まれている。
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