論文の概要: Medical Image Deidentification, Cleaning and Compression Using Pylogik
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12322v3
- Date: Fri, 5 May 2023 19:59:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 20:17:27.804874
- Title: Medical Image Deidentification, Cleaning and Compression Using Pylogik
- Title（参考訳）: Pylogik を用いた医用画像の識別・洗浄・圧縮
- Authors: Adrienne Kline, Vinesh Appadurai, Yuan Luo, Sanjiv Shah
- Abstract要約: 我々はPyLogikというPythonフレームワークのライブラリを提案し、この問題を超音波画像で緩和する。
PyLogikは、一連のテキスト検出/抽出、フィルタリング、しきい値、形態と輪郭の比較を通じて画像ボリュームを処理する。
この手法は、画像を特定し、ファイルサイズを小さくし、ディープラーニングやデータ共有の応用のための画像ボリュームを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.515386176265859
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Leveraging medical record information in the era of big data and machine
learning comes with the caveat that data must be cleaned and deidentified.
Facilitating data sharing and harmonization for multi-center collaborations are
particularly difficult when protected health information (PHI) is contained or
embedded in image meta-data. We propose a novel library in the Python
framework, called PyLogik, to help alleviate this issue for ultrasound images,
which are particularly challenging because of the frequent inclusion of PHI
directly on the images. PyLogik processes the image volumes through a series of
text detection/extraction, filtering, thresholding, morphological and contour
comparisons. This methodology deidentifies the images, reduces file sizes, and
prepares image volumes for applications in deep learning and data sharing. To
evaluate its effectiveness in the identification of regions of interest (ROI),
a random sample of 50 cardiac ultrasounds (echocardiograms) were processed
through PyLogik, and the outputs were compared with the manual segmentations by
an expert user. The Dice coefficient of the two approaches achieved an average
value of 0.976. Next, an investigation was conducted to ascertain the degree of
information compression achieved using the algorithm. Resultant data was found
to be on average approximately 72% smaller after processing by PyLogik. Our
results suggest that PyLogik is a viable methodology for ultrasound data
cleaning and deidentification, determining ROI, and file compression which will
facilitate efficient storage, use, and dissemination of ultrasound data.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータと機械学習の時代における医療記録情報の活用は、データのクリーン化と識別の欠如に注意する必要がある。
保護された健康情報(PHI)が画像メタデータに含まれる場合,多施設連携のためのデータ共有と調和は特に困難である。
我々は,pylogikと呼ばれるpythonフレームワークの新しいライブラリを提案し,超音波画像に対するこの問題を軽減する。
PyLogikは、一連のテキスト検出/抽出、フィルタリング、しきい値、形態と輪郭の比較を通じて画像ボリュームを処理する。
この方法論は、イメージを識別し、ファイルサイズを小さくし、ディープラーニングとデータ共有のアプリケーション用の画像ボリュームを作成する。
興味領域(ROI)の同定における有効性を評価するため,PyLogikを用いて50個の心エコー(心電図)のランダムサンプルを処理し,専門家による手動セグメンテーションと比較した。
2つのアプローチのDice係数は0.976の平均値を達成した。
次に,アルゴリズムを用いて得られた情報圧縮の程度を確認するために調査を行った。
結果、pylogikによる処理後、平均で約72%小さくなることがわかった。
以上の結果から,PyLogikは超音波データのクリーニングや識別,ROIの決定,ファイル圧縮に有効な手法であることが示唆された。
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