論文の概要: OdontoAI: A human-in-the-loop labeled data set and an online platform to boost research on dental panoramic radiographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15856v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 18:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 14:40:15.187912
• Title: OdontoAI: A human-in-the-loop labeled data set and an online platform to boost research on dental panoramic radiographs
• Title（参考訳）: odontoai: 人間の体内ラベル付きデータセットと、歯科用パノラマx線写真の研究を促進するオンラインプラットフォーム
• Authors: Bernardo Silva, La\'is Pinheiro, Brenda Sobrinho, Fernanda Lima, Bruna Sobrinho, Kalyf Abdalla, Matheus Pithon, Patr\'icia Cury, Luciano Oliveira
• Abstract要約: 本研究では, 歯科用パノラマX線画像の公開データセットの構築について述べる。 我々はHuman-in-the-loop(HITL)の概念の恩恵を受け、ラベリング手順を高速化する。 その結果,HITLによるラベル付け時間短縮率は51%であり,連続作業時間390時間以上節約できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.67409169790872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning has remarkably advanced in the last few years, supported by large labeled data sets. These data sets are precious yet scarce because of the time-consuming labeling procedures, discouraging researchers from producing them. This scarcity is especially true in dentistry, where deep learning applications are still in an embryonic stage. Motivated by this background, we address in this study the construction of a public data set of dental panoramic radiographs. Our objects of interest are the teeth, which are segmented and numbered, as they are the primary targets for dentists when screening a panoramic radiograph. We benefited from the human-in-the-loop (HITL) concept to expedite the labeling procedure, using predictions from deep neural networks as provisional labels, later verified by human annotators. All the gathering and labeling procedures of this novel data set is thoroughly analyzed. The results were consistent and behaved as expected: At each HITL iteration, the model predictions improved. Our results demonstrated a 51% labeling time reduction using HITL, saving us more than 390 continuous working hours. In a novel online platform, called OdontoAI, created to work as task central for this novel data set, we released 4,000 images, from which 2,000 have their labels publicly available for model fitting. The labels of the other 2,000 images are private and used for model evaluation considering instance and semantic segmentation and numbering. To the best of our knowledge, this is the largest-scale publicly available data set for panoramic radiographs, and the OdontoAI is the first platform of its kind in dentistry.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングはここ数年で著しく進歩し、大きなラベル付きデータセットがサポートしている。 これらのデータセットは、時間を要するラベリング手順のため、貴重なものだが不足している。 この不足は、深層学習の応用がまだ胚期にある歯学において特に顕著である。 この背景から,本研究では歯科用パノラマX線画像の公開データセットの構築について述べる。 興味のある対象は、パノラマx線撮影の際、歯科医にとって主要な標的となる、分断され番号付けされた歯です。 深層ニューラルネットワークの予測を暫定ラベルとして使用し,後に人間の注釈者によって検証されたhtl(human-in-the-loop)概念の恩恵を受けた。 この新規データセットの収集およびラベリング手順はすべて、徹底的に分析される。 各HITLイテレーションでは、モデル予測が改善された。 その結果, HITLを用いたラベル付け時間は51%減少し, 390時間以上の連続作業時間を節約できた。 OdontoAIと呼ばれる新しいオンラインプラットフォームでは、この新しいデータセットのタスク中心として機能し、4000枚の画像を公開し、2000枚のラベルをモデルフィッティング用に公開しました。 他の2000枚の画像のラベルはプライベートであり、インスタンスとセマンティックセグメンテーションと番号付けを考慮したモデル評価に使用される。 我々の知る限り、このデータセットはパノラマX線撮影のための最も大規模な公開データセットであり、OdontoAIはその歯学における最初のプラットフォームである。

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