論文の概要: WBCAtt: A White Blood Cell Dataset Annotated with Detailed Morphological Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13531v2
• Date: Tue, 26 Dec 2023 04:58:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:34:06.913528
• Title: WBCAtt: A White Blood Cell Dataset Annotated with Detailed Morphological Attributes
• Title（参考訳）: WBCAtt: 詳細な形態的属性を付加した白血球データセット
• Authors: Satoshi Tsutsui, Winnie Pang, Bihan Wen
• Abstract要約: 本稿では,WBC(White Blood Cells)画像に対する包括的なアノテーションを提案する。 細胞とその成分に関連する11の形態学的特性を同定した。 我々はこれらの属性を画像から予測する実験を行い、基本的なWBC分類を超えた洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.423647778787334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The examination of blood samples at a microscopic level plays a fundamental role in clinical diagnostics, influencing a wide range of medical conditions. For instance, an in-depth study of White Blood Cells (WBCs), a crucial component of our blood, is essential for diagnosing blood-related diseases such as leukemia and anemia. While multiple datasets containing WBC images have been proposed, they mostly focus on cell categorization, often lacking the necessary morphological details to explain such categorizations, despite the importance of explainable artificial intelligence (XAI) in medical domains. This paper seeks to address this limitation by introducing comprehensive annotations for WBC images. Through collaboration with pathologists, a thorough literature review, and manual inspection of microscopic images, we have identified 11 morphological attributes associated with the cell and its components (nucleus, cytoplasm, and granules). We then annotated ten thousand WBC images with these attributes. Moreover, we conduct experiments to predict these attributes from images, providing insights beyond basic WBC classification. As the first public dataset to offer such extensive annotations, we also illustrate specific applications that can benefit from our attribute annotations. Overall, our dataset paves the way for interpreting WBC recognition models, further advancing XAI in the fields of pathology and hematology.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡レベルでの血液検査は臨床診断において基本的な役割を担い、幅広い医療条件に影響を与える。 例えば、我々の血液の重要な成分である白血球(WBC)の詳細な研究は、白血病や貧血などの血液関連疾患の診断に不可欠である。 WBC画像を含む複数のデータセットが提案されているが、主に細胞分類に焦点を当てており、医療領域における説明可能な人工知能(XAI)の重要性にもかかわらず、そのような分類を説明するために必要な形態的詳細を欠いていることが多い。 本稿では,WBC画像に対する包括的なアノテーションを導入することで,この制限に対処する。 病理学者とのコラボレーション,文献レビュー,顕微鏡画像の手動検査を通じて,細胞とその成分(核,細胞質,顆粒)に関連する11の形態学的特性を同定した。 そして、これらの属性で1万のWBC画像を注釈付けしました。 さらに,これらの属性を画像から予測する実験を行い,基本的なwbc分類以上の知見を提供する。 このような広範なアノテーションを提供する最初のパブリックデータセットとして、属性アノテーションの恩恵を受ける特定のアプリケーションについても説明します。 全体として、我々のデータセットは、WBC認識モデルを解釈する方法を舗装し、病理学と血液学の分野でXAIをさらに前進させます。

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