Fugu-MT 論文翻訳(概要): Curating Subject ID Labels using Keypoint Signatures

論文の概要: Curating Subject ID Labels using Keypoint Signatures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04055v1
Date: Thu, 7 Oct 2021 05:23:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-12 09:29:12.834965
Title: Curating Subject ID Labels using Keypoint Signatures
Title（参考訳）: キーポイントシグナチャを用いた対象IDラベルのキュレーション
Authors: Laurent Chauvin, Matthew Toews
Abstract要約: 大規模医用画像データセットにおける主観的IDラベルの算出に高効率なシステムについて述べる。このシステムにより、広く使われているパブリック脳MRIデータセットに、これまで未知のラベル付けエラーが発見された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5737990211248043
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Subject ID labels are unique, anonymized codes that can be used to group all images of a subject while maintaining anonymity. ID errors may be inadvertently introduced manually error during enrollment and may lead to systematic error into machine learning evaluation (e.g. due to double-dipping) or potential patient misdiagnosis in clinical contexts. Here we describe a highly efficient system for curating subject ID labels in large generic medical image datasets, based on the 3D image keypoint representation, which recently led to the discovery of previously unknown labeling errors in widely-used public brain MRI datasets
Abstract（参考訳）: 被写体IDラベルは、匿名性を維持しながら被写体の全画像をグループ化するために使用できる、ユニークな匿名コードである。 IDエラーは、入学中に手動でエラーを発生させる可能性があり、機械学習の評価(ダブルダイッピングによる)や臨床的文脈における潜在的な患者誤診に体系的なエラーをもたらす可能性がある。本稿では、3次元画像キーポイント表現に基づく大規模医用画像データセットにおける被写体idラベルのキュレーションを高度に効率的に行うシステムについて述べる。

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