論文の概要: Conceptual Framework and Documentation Standards of Cystoscopic Media
Content for Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05991v2
- Date: Wed, 18 Jan 2023 09:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 12:12:01.718141
- Title: Conceptual Framework and Documentation Standards of Cystoscopic Media
Content for Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能のためのシストスコピックメディアコンテンツの概念的枠組みと文書化標準
- Authors: Okyaz Eminaga, Timothy Jiyong Lee, Jessie Ge, Eugene Shkolyar, Mark
Laurie, Jin Long, Lukas Graham Hockman, Joseph C. Liao
- Abstract要約: 概念的枠組みは、シストスコープを標準化された方法で文書化するように設計された。
品質管理と根本原因分析のためのスイスチーズモデルが提案された。
このフレームワークは、FAIRの原則に従ってうまく実装されました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.586336038845426
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: The clinical documentation of cystoscopy includes visual and
textual materials. However, the secondary use of visual cystoscopic data for
educational and research purposes remains limited due to inefficient data
management in routine clinical practice. Methods: A conceptual framework was
designed to document cystoscopy in a standardized manner with three major
sections: data management, annotation management, and utilization management. A
Swiss-cheese model was proposed for quality control and root cause analyses. We
defined the infrastructure required to implement the framework with respect to
FAIR (findable, accessible, interoperable, re-usable) principles. We applied
two scenarios exemplifying data sharing for research and educational projects
to ensure the compliance with FAIR principles. Results: The framework was
successfully implemented while following FAIR principles. The cystoscopy atlas
produced from the framework could be presented in an educational web portal; a
total of 68 full-length qualitative videos and corresponding annotation data
were sharable for artificial intelligence projects covering frame
classification and segmentation problems at case, lesion and frame levels.
Conclusion: Our study shows that the proposed framework facilitates the storage
of the visual documentation in a standardized manner and enables FAIR data for
education and artificial intelligence research.
- Abstract（参考訳）: 背景: 嚢胞内視鏡の臨床資料は、視覚的およびテキスト的材料を含む。
しかし, 定期診療における非効率なデータ管理のため, 教育・研究目的の視覚シストスコープデータの二次的使用は限定的である。
方法: データ管理,アノテーション管理,利用管理という3つの主要なセクションを標準化した方法で嚢胞内視鏡を文書化する,概念的なフレームワークが設計された。
品質管理と根本原因分析のためのスイスチーズモデルが提案された。
FAIR(findable, accessable, interoperable, re-useable)の原則に関して、フレームワークを実装するために必要なインフラストラクチャを定義しました。
FAIR原則の遵守を保証するために、研究プロジェクトと教育プロジェクトのためのデータ共有を実証する2つのシナリオを適用した。
結果: このフレームワークはFAIR原則に従ってうまく実装されました。
このフレームワークから生成された嚢胞内視鏡アトラスを教育用webポータルに提示し,68本の全長質的ビデオとそれに対応する注釈データを,ケース,病変,フレームレベルでの分類問題や分節問題をカバーする人工知能プロジェクトに適用した。
結論:本研究は,視覚文書を標準化した形で保存し,FAIRデータを教育・人工知能研究に活用するための枠組みを提案する。
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