論文の概要: AbdomenAtlas-8K: Annotating 8,000 CT Volumes for Multi-Organ Segmentation in Three Weeks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09666v3
- Date: Tue, 08 Jul 2025 01:09:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.233147
- Title: AbdomenAtlas-8K: Annotating 8,000 CT Volumes for Multi-Organ Segmentation in Three Weeks
- Title（参考訳）: AbdomenAtlas-8K:3週間の多臓器切除における8,000CTボリュームの注記
- Authors: Chongyu Qu, Tiezheng Zhang, Hualin Qiao, Jie Liu, Yucheng Tang, Alan Yuille, Zongwei Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,臓器セグメント化のためのアノテーション処理を高速化する能動的学習法を提案する。
脾臓、肝臓、腎臓、胃、胆嚢、膵臓、大動脈、IVVが8,448CT巻に注釈付けされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.353944055126068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Annotating medical images, particularly for organ segmentation, is laborious and time-consuming. For example, annotating an abdominal organ requires an estimated rate of 30-60 minutes per CT volume based on the expertise of an annotator and the size, visibility, and complexity of the organ. Therefore, publicly available datasets for multi-organ segmentation are often limited in data size and organ diversity. This paper proposes an active learning method to expedite the annotation process for organ segmentation and creates the largest multi-organ dataset (by far) with the spleen, liver, kidneys, stomach, gallbladder, pancreas, aorta, and IVC annotated in 8,448 CT volumes, equating to 3.2 million slices. The conventional annotation methods would take an experienced annotator up to 1,600 weeks (or roughly 30.8 years) to complete this task. In contrast, our annotation method has accomplished this task in three weeks (based on an 8-hour workday, five days a week) while maintaining a similar or even better annotation quality. This achievement is attributed to three unique properties of our method: (1) label bias reduction using multiple pre-trained segmentation models, (2) effective error detection in the model predictions, and (3) attention guidance for annotators to make corrections on the most salient errors. Furthermore, we summarize the taxonomy of common errors made by AI algorithms and annotators. This allows for continuous revision of both AI and annotations and significantly reduces the annotation costs required to create large-scale datasets for a wider variety of medical imaging tasks.
- Abstract（参考訳）: 医用画像、特に臓器分割のアノテーションは、手間と時間を要する。
例えば、腹部臓器のアノテートには、アノテーターの専門知識と臓器の大きさ、可視性、複雑さに基づいて、CT体積あたり30～60分を見積もる必要がある。
したがって、マルチ組織セグメンテーションのための公開データセットは、しばしばデータサイズと臓器の多様性に制限される。
本稿では,臓器分節のアノテーションプロセスの迅速化を図り,脾臓,肝臓,腎臓,胃,胆嚢,膵臓,大動脈,IVVをCT8,448巻にアノテートした最大多臓器データセット(遠く)を作成するための能動的学習法を提案する。
従来のアノテーション手法では、経験豊富なアノテータを1,600週間(約30.8年)かけてこのタスクを完了させる。
対照的に、アノテーション手法は、同様の、あるいはより優れたアノテーション品質を維持しながら、3週間(週8時間労働日、週5日)でこのタスクを達成しました。
本手法の特徴は,(1)複数の事前学習セグメンテーションモデルを用いたラベルバイアスの低減,(2)モデル予測における効果的なエラー検出,(3)アノテータの注意誘導,の3点にある。
さらに,AIアルゴリズムやアノテータによる一般的なエラーの分類を要約する。
これにより、AIとアノテーションの両方を継続的に修正し、幅広い医療画像タスクのために大規模なデータセットを作成するのに必要なアノテーションコストを大幅に削減できる。
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