論文の概要: Full-Scale Indexing and Semantic Annotation of CT Imaging: Boosting FAIRness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15340v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 17:55:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 12:43:51.096370
- Title: Full-Scale Indexing and Semantic Annotation of CT Imaging: Boosting FAIRness
- Title（参考訳）: CT画像のフルスケールインデクシングとセマンティックアノテーション
- Authors: Hannes Ulrich, Robin Hendel, Santiago Pazmino, Björn Bergh, Björn Schreiweis,
- Abstract要約: 提案手法は, 検索性, アクセシビリティ, インターオペラビリティ, 再利用性を向上させるために, 臨床計算断層撮影(CT)画像シリーズの統合と向上に重点を置いている。
メタデータはHL7 FHIRリソースで標準化され、研究プロジェクト間の効率的なデータ認識とデータ交換を可能にする。
この研究は、UKSH MeDIC内で堅牢なプロセスを統合することに成功し、23万以上のCT画像シリーズと800万以上のSNOMED CTアノテーションのセマンティックエンリッチ化につながった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: The integration of artificial intelligence into medicine has led to significant advances, particularly in diagnostics and treatment planning. However, the reliability of AI models is highly dependent on the quality of the training data, especially in medical imaging, where varying patient data and evolving medical knowledge pose a challenge to the accuracy and generalizability of given datasets. Results: The proposed approach focuses on the integration and enhancement of clinical computed tomography (CT) image series for better findability, accessibility, interoperability, and reusability. Through an automated indexing process, CT image series are semantically enhanced using the TotalSegmentator framework for segmentation and resulting SNOMED CT annotations. The metadata is standardized with HL7 FHIR resources to enable efficient data recognition and data exchange between research projects. Conclusions: The study successfully integrates a robust process within the UKSH MeDIC, leading to the semantic enrichment of over 230,000 CT image series and over 8 million SNOMED CT annotations. The standardized representation using HL7 FHIR resources improves discoverability and facilitates interoperability, providing a foundation for the FAIRness of medical imaging data. However, developing automated annotation methods that can keep pace with growing clinical datasets remains a challenge to ensure continued progress in large-scale integration and indexing of medical imaging for advanced healthcare AI applications.
- Abstract（参考訳）: 背景: 医学への人工知能の統合は、特に診断や治療計画において大きな進歩をもたらした。
しかし、AIモデルの信頼性はトレーニングデータの品質に大きく依存しており、特に医療画像では、様々な患者データと進化する医療知識が、与えられたデータセットの正確性と一般化性に挑戦する。
結果: 提案手法は, 検索性, アクセシビリティ, インターオペラビリティ, 再利用性を向上させるために, 臨床計算断層撮影(CT)画像シリーズの統合と向上に重点を置いている。
自動インデックス化プロセスを通じて,TotalSegmentatorフレームワークを使用してCT画像系列を意味的に拡張し,SNOMED CTアノテーションを生成する。
メタデータはHL7 FHIRリソースで標準化され、研究プロジェクト間の効率的なデータ認識とデータ交換を可能にする。
結論: この研究は、UKSH MeDIC内で堅牢なプロセスを統合することに成功し、23万以上のCT画像シリーズと800万以上のSNOMED CTアノテーションのセマンティックエンリッチ化につながった。
HL7 FHIRリソースを用いた標準化された表現は、発見性を改善し、相互運用性を促進し、医療画像データのFAIRnessの基礎を提供する。
しかし、臨床データセットの増大に追随できる自動アノテーション手法の開発は、高度な医療AIアプリケーションのための医療画像の大規模統合とインデックス化の継続的な進歩を保証するための課題である。
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