論文の概要: A Comprehensive Dataset and Automated Pipeline for Nailfold Capillary Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05930v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 16:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 17:49:18.921087
• Title: A Comprehensive Dataset and Automated Pipeline for Nailfold Capillary Analysis
• Title（参考訳）: 爪折り毛細管解析のための包括的データセットと自動パイプライン
• Authors: Linxi Zhao, Jiankai Tang, Dongyu Chen, Xiaohong Liu, Yong Zhou, Guangyu Wang, Yuntao Wang
• Abstract要約: 我々は,包括的データセット-321 画像 219 ビデオ,68 臨床報告,専門家アノテーションの作成に先駆的な取り組みを提示する。 本研究では, 種々の形態的・動的特徴を自動的に検出し, 測定できるエンド・ツー・エンドの爪折りキャピラリー解析パイプラインを提案する。 実験結果は, 異常部分の予測において, サブピクセル測定精度と90%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.619576116790224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nailfold capillaroscopy is a well-established method for assessing health conditions, but the untapped potential of automated medical image analysis using machine learning remains despite recent advancements. In this groundbreaking study, we present a pioneering effort in constructing a comprehensive dataset-321 images, 219 videos, 68 clinic reports, with expert annotations-that serves as a crucial resource for training deep-learning models. Leveraging this dataset, we propose an end-to-end nailfold capillary analysis pipeline capable of automatically detecting and measuring diverse morphological and dynamic features. Experimental results demonstrate sub-pixel measurement accuracy and 90% accuracy in predicting abnormality portions, highlighting its potential for advancing quantitative medical research and enabling pervasive computing in healthcare. We've shared our open-source codes and data (available at https://github.com/THU-CS-PI-LAB/ANFC-Automated-Nailfold-Capillary) to contribute to transformative progress in computational medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: ネイルフォールド毛細管鏡は健康状態の評価法として確立されているが,最近の進歩にもかかわらず,機械学習を用いた自動医用画像解析の可能性は未解決である。 本稿では,ディープラーニングモデルの学習に欠かせないリソースとして,総合的なデータセット-321画像,219ビデオ,68のクリニックレポートを構築するための先駆的な取り組みを提案する。 このデータセットを利用して,多様な形態的特徴と動的特徴を自動的に検出・測定できるエンドツーエンドのネイルフォールドキャピラリー解析パイプラインを提案する。 実験結果は, 異常部分の予測におけるサブピクセル測定精度と90%の精度を示し, 定量的医学研究の進展と医療における広範コンピューティングの実現の可能性を強調した。 私たちはオープンソースコードとデータ(https://github.com/THU-CS-PI-LAB/ANFC-Automated-Nailfold-Capillaryで利用可能)を共有して、計算医療画像解析における変革的な進歩に貢献しました。

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