Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chest ImaGenome Dataset for Clinical Reasoning

論文の概要: Chest ImaGenome Dataset for Clinical Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00316v1
Date: Sat, 31 Jul 2021 20:10:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-03 15:42:54.303169
Title: Chest ImaGenome Dataset for Clinical Reasoning
Title（参考訳）: クリニカル推論のための胸部ImaGenomeデータセット
Authors: Joy T. Wu, Nkechinyere N. Agu, Ismini Lourentzou, Arjun Sharma, Joseph A. Paguio, Jasper S. Yao, Edward C. Dee, William Mitchell, Satyananda Kashyap, Andrea Giovannini, Leo A. Celi, Mehdi Moradi
Abstract要約: シーングラフデータ構造を持つChest ImaGenomeデータセットを初めて提供し、242,072$の画像を記述した。ローカルアノテーションは、ジョイントルールベースの自然言語処理(NLP)とアトラスベースのバウンディングボックス検出パイプラインを使用して自動生成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.906670720220545
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the progress in automatic detection of radiologic findings from chest X-ray (CXR) images in recent years, a quantitative evaluation of the explainability of these models is hampered by the lack of locally labeled datasets for different findings. With the exception of a few expert-labeled small-scale datasets for specific findings, such as pneumonia and pneumothorax, most of the CXR deep learning models to date are trained on global "weak" labels extracted from text reports, or trained via a joint image and unstructured text learning strategy. Inspired by the Visual Genome effort in the computer vision community, we constructed the first Chest ImaGenome dataset with a scene graph data structure to describe $242,072$ images. Local annotations are automatically produced using a joint rule-based natural language processing (NLP) and atlas-based bounding box detection pipeline. Through a radiologist constructed CXR ontology, the annotations for each CXR are connected as an anatomy-centered scene graph, useful for image-level reasoning and multimodal fusion applications. Overall, we provide: i) $1,256$ combinations of relation annotations between $29$ CXR anatomical locations (objects with bounding box coordinates) and their attributes, structured as a scene graph per image, ii) over $670,000$ localized comparison relations (for improved, worsened, or no change) between the anatomical locations across sequential exams, as well as ii) a manually annotated gold standard scene graph dataset from $500$ unique patients.
Abstract（参考訳）: 近年,胸部X線(CXR)画像からの放射線学的所見の自動検出が進んでいるが,局所的なラベル付きデータセットの欠如による説明可能性の定量的評価は困難である。肺炎や気胸などの特定の発見のために、専門家がラベル付けした少数の小規模データセットを除いて、これまでのCXRディープラーニングモデルのほとんどは、テキストレポートから抽出されたグローバルな"弱"ラベルに基づいてトレーニングされている。コンピュータビジョンコミュニティにおけるVisual Genomeの取り組みに触発された私たちは,シーングラフデータ構造を備えた最初のChest ImaGenomeデータセットを構築した。ローカルアノテーションは、ジョイントルールベースの自然言語処理(NLP)とアトラスベースのバウンディングボックス検出パイプラインを使用して自動生成される。 CXRオントロジーを構築した放射線学者を通して、各CXRのアノテーションは解剖学的中心のシーングラフとして接続され、画像レベルの推論やマルチモーダル融合用途に有用である。 i)29ドルのcxr解剖学的位置(バウンディングボックス座標を持つオブジェクト)とその属性の間の関係アノテーションの1,256ドルの組み合わせ(画像毎のシーングラフとして構成される) 67,000ドル以上の局所的な比較関係(改良、悪化、変更なし) ii) 500ドルのユニークな患者からの手動で注釈付き金の標準シーングラフデータセット。

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