論文の概要: PIMIP: An Open Source Platform for Pathology Information Management and
Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05794v1
- Date: Tue, 9 Nov 2021 10:00:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-12 03:19:18.488100
- Title: PIMIP: An Open Source Platform for Pathology Information Management and
Integration
- Title（参考訳）: PIMIP: 病理情報管理と統合のためのオープンソースプラットフォーム
- Authors: Jialun Wu, Anyu Mao, Xinrui Bao, Haichuan Zhang, Zeyu Gao, Chunbao
Wang, Tieliang Gong, and Chen Li
- Abstract要約: デジタル病理学は、医療分野における人工知能の発展において重要な役割を担っている。
デジタル病理セクションの管理と分析を支援するオープンで普遍的なデジタル病理プラットフォームはいまだに存在しない。
PIMIPは,デジタル病理領域の可視化に基づく画像アノテーション機能を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6242686927494026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital pathology plays a crucial role in the development of artificial
intelligence in the medical field. The digital pathology platform can make the
pathological resources digital and networked, and realize the permanent storage
of visual data and the synchronous browsing processing without the limitation
of time and space. It has been widely used in various fields of pathology.
However, there is still a lack of an open and universal digital pathology
platform to assist doctors in the management and analysis of digital
pathological sections, as well as the management and structured description of
relevant patient information. Most platforms cannot integrate image viewing,
annotation and analysis, and text information management. To solve the above
problems, we propose a comprehensive and extensible platform PIMIP. Our PIMIP
has developed the image annotation functions based on the visualization of
digital pathological sections. Our annotation functions support multi-user
collaborative annotation and multi-device annotation, and realize the
automation of some annotation tasks. In the annotation task, we invited a
professional pathologist for guidance. We introduce a machine learning module
for image analysis. The data we collected included public data from local
hospitals and clinical examples. Our platform is more clinical and suitable for
clinical use. In addition to image data, we also structured the management and
display of text information. So our platform is comprehensive. The platform
framework is built in a modular way to support users to add machine learning
modules independently, which makes our platform extensible.
- Abstract（参考訳）: デジタル病理学は、医療分野における人工知能の発展に重要な役割を果たしている。
デジタル病理プラットフォームは、病的資源をデジタル化・ネットワーク化することができ、時間と空間の制限なく、視覚的データの永久保存と同期ブラウジング処理を実現することができる。
様々な病理学の分野で広く用いられている。
しかし,デジタル病理領域の管理と解析,および関連する患者の情報の管理と構造記述を支援するオープンで普遍的なデジタル病理プラットフォームはいまだに存在しない。
ほとんどのプラットフォームは、画像の閲覧、アノテーション、分析、テキスト情報管理を統合できない。
上記の問題を解決するために,包括的で拡張可能なプラットフォームPIMIPを提案する。
我々のPIMIPは,デジタル病理領域の可視化に基づく画像アノテーション機能を開発した。
アノテーション機能はマルチユーザ協調アノテーションとマルチデバイスアノテーションをサポートし,アノテーションタスクの自動化を実現する。
注記課題では、専門家の病理医に指導を依頼した。
画像解析のための機械学習モジュールを提案する。
収集したデータには、地方病院の公開データと臨床例が含まれていた。
当社のプラットフォームは、より臨床的で、臨床用途に適しています。
画像データに加えて,テキスト情報の管理と表示も構成した。
私たちのプラットフォームは包括的です
プラットフォームフレームワークは、ユーザが独立して機械学習モジュールを追加するのをサポートするモジュール方式で構築されています。
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