Fugu-MT 論文翻訳(概要): MONAI Label: A framework for AI-assisted Interactive Labeling of 3D Medical Images

論文の概要: MONAI Label: A framework for AI-assisted Interactive Labeling of 3D Medical Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12362v2
Date: Fri, 28 Apr 2023 22:42:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-02 20:18:08.505401
Title: MONAI Label: A framework for AI-assisted Interactive Labeling of 3D Medical Images
Title（参考訳）: MONAI Label:3次元医用画像のAI支援インタラクティブラベル作成のためのフレームワーク
Authors: Andres Diaz-Pinto, Sachidanand Alle, Vishwesh Nath, Yucheng Tang, Alvin Ihsani, Muhammad Asad, Fernando P\'erez-Garc\'ia, Pritesh Mehta, Wenqi Li, Mona Flores, Holger R. Roth, Tom Vercauteren, Daguang Xu, Prerna Dogra, Sebastien Ourselin, Andrew Feng and M. Jorge Cardoso
Abstract要約: 注釈付きデータセットの欠如は、タスク固有の教師付き機械学習モデルをトレーニングする上で、大きなボトルネックとなる。本稿では,人工知能(AI)モデルに基づくアプリケーション開発を支援する,フリーかつオープンソースなフレームワークであるmonAI Labelを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.664220687980006
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The lack of annotated datasets is a major bottleneck for training new task-specific supervised machine learning models, considering that manual annotation is extremely expensive and time-consuming. To address this problem, we present MONAI Label, a free and open-source framework that facilitates the development of applications based on artificial intelligence (AI) models that aim at reducing the time required to annotate radiology datasets. Through MONAI Label, researchers can develop AI annotation applications focusing on their domain of expertise. It allows researchers to readily deploy their apps as services, which can be made available to clinicians via their preferred user interface. Currently, MONAI Label readily supports locally installed (3D Slicer) and web-based (OHIF) frontends and offers two active learning strategies to facilitate and speed up the training of segmentation algorithms. MONAI Label allows researchers to make incremental improvements to their AI-based annotation application by making them available to other researchers and clinicians alike. Additionally, MONAI Label provides sample AI-based interactive and non-interactive labeling applications, that can be used directly off the shelf, as plug-and-play to any given dataset. Significant reduced annotation times using the interactive model can be observed on two public datasets.
Abstract（参考訳）: アノテーション付きデータセットの欠如は、手動アノテーションが非常に高価で時間がかかることを考慮すると、新しいタスク固有の教師付き機械学習モデルをトレーニングするための大きなボトルネックとなる。この問題に対処するために,我々は,放射線学データセットのアノテートに必要な時間を短縮することを目的とした,人工知能(AI)モデルに基づくアプリケーション開発を容易にする,フリーかつオープンソースのフレームワークであるmonAI Labelを提案する。 MONAI Labelを通じて、研究者は専門分野に焦点を当てたAIアノテーションアプリケーションを開発することができる。研究者は自分のアプリをサービスとして簡単にデプロイでき、好みのユーザーインターフェイスを通じて臨床医が利用できる。現在、MONAI Labelはローカルにインストールされた(3D Slicer)とWebベースの(OHIF)フロントエンドを容易にサポートしており、セグメンテーションアルゴリズムのトレーニングを容易にし、高速化するための2つのアクティブな学習戦略を提供している。 MONAI Labelは、研究者が他の研究者や臨床医にも利用できるようにすることで、AIベースのアノテーションアプリケーションに漸進的に改善を加えることを可能にする。さらにMONAI Labelは、任意のデータセットへのプラグアンドプレイとして、棚から直接使用可能な、AIベースのインタラクティブで非インタラクティブなラベルアプリケーションのサンプルを提供する。 2つの公開データセットで対話モデルを用いた重要なアノテーション時間の短縮が観測できる。

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