論文の概要: One Copy Is All You Need: Resource-Efficient Streaming of Medical Imaging Data at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00438v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 23:20:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 16:03:11.518005
• Title: One Copy Is All You Need: Resource-Efficient Streaming of Medical Imaging Data at Scale
• Title（参考訳）: 医用画像データの大規模ストリーミングにはリソース効率が良い
• Authors: Pranav Kulkarni, Adway Kanhere, Eliot Siegel, Paul H. Yi, Vishwa S. Parekh
• Abstract要約: MISTは、単一の高解像度コピーから複数の解像度で医療画像をストリーミングするためのプログレッシブ解像度を運用するオープンソースのフレームワークである。 我々は,MISTが医療画像のホスティング・ストリーミングにおいて,画像基盤の非効率性を90%削減できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3598755777055374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale medical imaging datasets have accelerated development of artificial intelligence tools for clinical decision support. However, the large size of these datasets is a bottleneck for users with limited storage and bandwidth. Many users may not even require such large datasets as AI models are often trained on lower resolution images. If users could directly download at their desired resolution, storage and bandwidth requirements would significantly decrease. However, it is impossible to anticipate every users' requirements and impractical to store the data at multiple resolutions. What if we could store images at a single resolution but send them at different ones? We propose MIST, an open-source framework to operationalize progressive resolution for streaming medical images at multiple resolutions from a single high-resolution copy. We demonstrate that MIST can dramatically reduce imaging infrastructure inefficiencies for hosting and streaming medical images by >90%, while maintaining diagnostic quality for deep learning applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模医療画像データセットは、臨床診断支援のための人工知能ツールの開発を加速している。 しかし、これらのデータセットの大きなサイズは、ストレージと帯域幅に制限のあるユーザにとってボトルネックとなる。 AIモデルは低解像度の画像でしばしば訓練されるため、多くのユーザはそのような大規模なデータセットを必要としないかもしれない。 もしユーザーが望む解像度で直接ダウンロードできれば、ストレージと帯域幅の要件は大幅に減少する。 しかし、すべてのユーザの要求を予想することは不可能であり、複数の解像度でデータを保存できない。 画像を単一の解像度で保存し、異なる解像度で送信できるとしたらどうだろう? 医用画像のプログレッシブ解像度を高解像度コピーで複数解像度で操作するオープンソースのフレームワークであるMISTを提案する。 MISTは、深層学習アプリケーションの診断品質を維持しつつ、医療画像のホスティングとストリーミングのインフラストラクチャ非効率を90%以上削減できることを示した。

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