論文の概要: [Citation needed] Data usage and citation practices in medical imaging conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03003v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 10:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 21:47:34.652780
• Title: [Citation needed] Data usage and citation practices in medical imaging conferences
• Title（参考訳）: 〔引用が必要〕医用画像会議におけるデータ利用と引用の実践
• Authors: Théo Sourget, Ahmet Akkoç, Stinna Winther, Christine Lyngbye Galsgaard, Amelia Jiménez-Sánchez, Dovile Juodelyte, Caroline Petitjean, Veronika Cheplygina,
• Abstract要約: データセットの使用状況の検出を支援するオープンソースツールを2つ提示する。 本研究は,MICCAIおよびMIDLの論文における20の公開医療データセットの使用状況について検討した。 以上の結果から,限られたデータセット群の使用率の上昇が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9702506447163306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical imaging papers often focus on methodology, but the quality of the algorithms and the validity of the conclusions are highly dependent on the datasets used. As creating datasets requires a lot of effort, researchers often use publicly available datasets, there is however no adopted standard for citing the datasets used in scientific papers, leading to difficulty in tracking dataset usage. In this work, we present two open-source tools we created that could help with the detection of dataset usage, a pipeline \url{https://github.com/TheoSourget/Public_Medical_Datasets_References} using OpenAlex and full-text analysis, and a PDF annotation software \url{https://github.com/TheoSourget/pdf_annotator} used in our study to manually label the presence of datasets. We applied both tools on a study of the usage of 20 publicly available medical datasets in papers from MICCAI and MIDL. We compute the proportion and the evolution between 2013 and 2023 of 3 types of presence in a paper: cited, mentioned in the full text, cited and mentioned. Our findings demonstrate the concentration of the usage of a limited set of datasets. We also highlight different citing practices, making the automation of tracking difficult.
• Abstract（参考訳）: 医用イメージング論文は方法論に重点を置いていることが多いが、アルゴリズムの品質と結論の妥当性は使用されるデータセットに大きく依存している。 データセットの作成には多くの労力を要するため、研究者は一般に利用可能なデータセットを使用することが多いが、科学論文で使用されるデータセットを参照するための標準は採用されていないため、データセットの使用を追跡するのが困難である。 本研究では,データセット使用の検出を支援するオープンソースツールとして,OpenAlexとフルテキスト解析を用いたパイプライン \url{https://github.com/TheoSourget/Public_Medical_Datasets_References} と,データセットの存在を手動でラベル付けするPDFアノテーションソフトウェア \url{https://github.com/TheoSourget/pdf_annotator} を紹介した。 両ツールをMICCAIおよびMIDLの論文における20の公開医療データセットの使用状況調査に応用した。 論文では、2013年から2023年にかけての3種類のプレゼンスの割合と進化を計算している。 以上の結果から,限られたデータセット群の使用率の上昇が示唆された。 また、さまざまな引用プラクティスを強調し、トラッキングの自動化を困難にしています。

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