論文の概要: Annotating Ambiguous Images: General Annotation Strategy for Image Classification with Real-World Biomedical Validation on Vertebral Fracture Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12189v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 11:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 13:37:35.116480
• Title: Annotating Ambiguous Images: General Annotation Strategy for Image Classification with Real-World Biomedical Validation on Vertebral Fracture Diagnosis
• Title（参考訳）: 異常画像のアノテーション : 実世界のバイオメディカル診断による画像分類のための一般的なアノテーション戦略
• Authors: Lars Schmarje, Vasco Grossmann, Claudius Zelenka, Reinhard Koch
• Abstract要約: 本稿では,これらの問題に対処するための一般的な戦略のフローチャートを紹介する。 我々は,30万以上のアノテーションを付加した脊椎骨折データセットを構築することで,この戦略の適用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.860255319568951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While numerous methods exist to solve classification problems within curated datasets, these solutions often fall short in biomedical applications due to the biased or ambiguous nature of the data. These difficulties are particularly evident when inferring height reduction from vertebral data, a key component of the clinically-recognized Genant score. Although strategies such as semi-supervised learning, proposal usage, and class blending may provide some resolution, a clear and superior solution remains elusive. This paper introduces a flowchart of general strategy to address these issues. We demonstrate the application of this strategy by constructing a vertebral fracture dataset with over 300,000 annotations. This work facilitates the transition of the classification problem into clinically meaningful scores and enriches our understanding of vertebral height reduction.
• Abstract（参考訳）: キュレートされたデータセット内の分類問題の解決には多くの方法が存在するが、これらの解はデータのバイアスやあいまいな性質のため、生体医学的応用では不足することが多い。 これらの困難は、臨床に認められたGenantスコアの重要な構成要素である脊椎データから身長の減少を推測する場合、特に顕著である。 半教師付き学習、提案利用、クラスブレンディングといった戦略はいくつかの解決法を提供するが、明確で優れた解はいまだ解明されていない。 本稿では,これらの問題に対処するための汎用戦略のフローチャートを紹介する。 30万以上のアノテーションを用いた椎骨骨折データセットの構築により,この戦略の応用を実証する。 本研究は, 分類問題を臨床的に有意なスコアに移行させ, 脊椎高度減少の理解を深めるものである。

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