論文の概要: Augmenting Chest X-ray Datasets with Non-Expert Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02244v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 13:52:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:21:54.944971
• Title: Augmenting Chest X-ray Datasets with Non-Expert Annotations
• Title（参考訳）: 非拡張アノテーションによる胸部X線データセットの増大
• Authors: Cathrine Damgaard, Trine Naja Eriksen, Dovile Juodelyte, Veronika Cheplygina, Amelia Jim\'enez-S\'anchez
• Abstract要約: 一般的で費用対効果の高いアプローチは、フリーテキスト医療レポートから自動アノテーション抽出である。 非専門的アノテーションを組み込むことで,2つの公開胸部X線データセットを強化する。 専門家ラベルによく一般化する非専門アノテーションで胸部ドレイン検出器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9991771189143435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of machine learning algorithms in medical image analysis requires the expansion of training datasets. A popular and cost-effective approach is automated annotation extraction from free-text medical reports, primarily due to the high costs associated with expert clinicians annotating chest X-ray images. However, it has been shown that the resulting datasets are susceptible to biases and shortcuts. Another strategy to increase the size of a dataset is crowdsourcing, a widely adopted practice in general computer vision with some success in medical image analysis. In a similar vein to crowdsourcing, we enhance two publicly available chest X-ray datasets by incorporating non-expert annotations. However, instead of using diagnostic labels, we annotate shortcuts in the form of tubes. We collect 3.5k chest drain annotations for CXR14, and 1k annotations for 4 different tube types in PadChest. We train a chest drain detector with the non-expert annotations that generalizes well to expert labels. Moreover, we compare our annotations to those provided by experts and show "moderate" to "almost perfect" agreement. Finally, we present a pathology agreement study to raise awareness about ground truth annotations. We make our annotations and code available.
• Abstract（参考訳）: 医療画像解析における機械学習アルゴリズムの進歩は、トレーニングデータセットの拡張を必要とする。 一般的で費用効果の高いアプローチは、フリーテキスト医療報告からの自動アノテーション抽出であり、主に胸部X線画像に注釈を付ける専門医のコストが高いためである。 しかしながら、得られたデータセットはバイアスやショートカットの影響を受けやすいことが示されている。 データセットのサイズを拡大するもう1つの戦略はクラウドソーシングであり、一般的なコンピュータビジョンにおいて広く採用されており、医療画像解析に成功している。 クラウドソーシングと同じような形で、非専門家アノテーションを組み込むことで、公開の胸部X線データセットを2つ拡張する。 しかし、診断ラベルを使う代わりに、チューブの形でショートカットをアノテートします。 CXR14の3.5k胸部ドレインアノテーションとPadChestの4種類のチューブアノテーションを収集した。 専門家ラベルによく一般化する非専門アノテーションで胸部ドレイン検出器を訓練する。 さらに、専門家が提供したアノテーションと比較し、"モデレート"と"ほぼ完全な"合意を示す。 最後に,基礎的真理アノテーションに対する意識を高めるための病理合意研究について述べる。 アノテーションとコードを利用可能にします。

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