論文の概要: Semantic annotation for computational pathology: Multidisciplinary experience and best practice recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13689v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 15:15:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:09:27.530406
• Title: Semantic annotation for computational pathology: Multidisciplinary experience and best practice recommendations
• Title（参考訳）: 計算病理学のセマンティックアノテーション:多分野経験とベストプラクティス勧告
• Authors: Noorul Wahab, Islam M Miligy, Katherine Dodd, Harvir Sahota, Michael Toss, Wenqi Lu, Mostafa Jahanifar, Mohsin Bilal, Simon Graham, Young Park, Giorgos Hadjigeorghiou, Abhir Bhalerao, Ayat Lashen, Asmaa Ibrahim, Ayaka Katayama, Henry O Ebili, Matthew Parkin, Tom Sorell, Shan E Ahmed Raza, Emily Hero, Hesham Eldaly, Yee Wah Tsang, Kishore Gopalakrishnan, David Snead, Emad Rakha, Nasir Rajpoot, Fayyaz Minhas
• Abstract要約: CPath(Computational Pathology)は、スライド画像全体に埋め込まれた情報を利用する統合的なソリューションを提供する。 WSIの自動分析と機械学習(ML)モデルの検証には、スライドでのアノテーション、組織、細胞レベルが必要である。 CPathプロジェクトにおけるアノテーションの重要な役割にもかかわらず、アノテーションの実施方法に関する明確なガイドラインやベストプラクティスは存在しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.686120367085792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in whole slide imaging (WSI) technology have led to the development of a myriad of computer vision and artificial intelligence (AI) based diagnostic, prognostic, and predictive algorithms. Computational Pathology (CPath) offers an integrated solution to utilize information embedded in pathology WSIs beyond what we obtain through visual assessment. For automated analysis of WSIs and validation of machine learning (ML) models, annotations at the slide, tissue and cellular levels are required. The annotation of important visual constructs in pathology images is an important component of CPath projects. Improper annotations can result in algorithms which are hard to interpret and can potentially produce inaccurate and inconsistent results. Despite the crucial role of annotations in CPath projects, there are no well-defined guidelines or best practices on how annotations should be carried out. In this paper, we address this shortcoming by presenting the experience and best practices acquired during the execution of a large-scale annotation exercise involving a multidisciplinary team of pathologists, ML experts and researchers as part of the Pathology image data Lake for Analytics, Knowledge and Education (PathLAKE) consortium. We present a real-world case study along with examples of different types of annotations, diagnostic algorithm, annotation data dictionary and annotation constructs. The analyses reported in this work highlight best practice recommendations that can be used as annotation guidelines over the lifecycle of a CPath project.
• Abstract（参考訳）: フルスライドイメージング(wsi)技術の最近の進歩は、無数のコンピュータビジョンと人工知能(ai)ベースの診断、予測、予測アルゴリズムの開発につながった。 CPath(Computational Pathology)は、病理学のWSIに埋め込まれた情報を活用するための統合されたソリューションを提供する。 WSIの自動分析と機械学習(ML)モデルの検証には、スライドでのアノテーション、組織、細胞レベルが必要である。 病理画像における重要な視覚構成物のアノテーションはCPathプロジェクトの重要な構成要素である。 不適切なアノテーションは解釈が難しいアルゴリズムとなり、不正確で一貫性のない結果を生み出す可能性がある。 CPathプロジェクトにおけるアノテーションの重要な役割にもかかわらず、アノテーションの実施方法に関する明確なガイドラインやベストプラクティスは存在しない。 本稿では,多分野にわたる病理学者,ML専門家,研究者による大規模アノテーション演習の実施中に得られた経験とベストプラクティスを,PathLAKEコンソーシアム(Lake for Analytics, Knowledge and Education)コンソーシアムの一部として提示することで,この問題に対処する。 本稿では,様々な種類のアノテーション,診断アルゴリズム,アノテーションデータ辞書,アノテーション構成例とともに実世界のケーススタディを示す。 この研究で報告された分析は、CPathプロジェクトのライフサイクルに関するガイドラインとして使用できるベストプラクティスの推奨を強調している。

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