論文の概要: Multi-Modal Dataset Creation for Federated~Learning with DICOM Structured Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09064v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 07:34:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 00:17:04.551921
• Title: Multi-Modal Dataset Creation for Federated~Learning with DICOM Structured Reports
• Title（参考訳）: フェデレーションのためのマルチモーダルデータセット作成 -DICOM構造化レポートを用いた学習-
• Authors: Malte Tölle, Lukas Burger, Halvar Kelm, Florian André, Peter Bannas, Gerhard Diller, Norbert Frey, Philipp Garthe, Stefan Groß, Anja Hennemuth, Lars Kaderali, Nina Krüger, Andreas Leha, Simon Martin, Alexander Meyer, Eike Nagel, Stefan Orwat, Clemens Scherer, Moritz Seiffert, Jan Moritz Seliger, Stefan Simm, Tim Friede, Tim Seidler, Sandy Engelhardt,
• Abstract要約: フェデレーショントレーニングは、多種多様なデータストレージオプション、一貫性のない命名方式、さまざまなアノテーション手順、ラベル品質の相違により、しばしば異種データセットによって妨げられる。 これは、均一なデータ表現とフィルタリングオプションを含むデータセット調和が最重要となる、新興のマルチモーダル学習パラダイムにおいて特に顕著である。 我々は、マルチモーダルデータセットの組み立てプロセスを簡単にする、データ統合と対話型フィルタリング機能のためのオープンプラットフォームを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.2463670182172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Purpose: Federated training is often hindered by heterogeneous datasets due to divergent data storage options, inconsistent naming schemes, varied annotation procedures, and disparities in label quality. This is particularly evident in the emerging multi-modal learning paradigms, where dataset harmonization including a uniform data representation and filtering options are of paramount importance. Methods: DICOM structured reports enable the standardized linkage of arbitrary information beyond the imaging domain and can be used within Python deep learning pipelines with highdicom. Building on this, we developed an open platform for data integration and interactive filtering capabilities that simplifies the process of assembling multi-modal datasets. Results: In this study, we extend our prior work by showing its applicability to more and divergent data types, as well as streamlining datasets for federated training within an established consortium of eight university hospitals in Germany. We prove its concurrent filtering ability by creating harmonized multi-modal datasets across all locations for predicting the outcome after minimally invasive heart valve replacement. The data includes DICOM data (i.e. computed tomography images, electrocardiography scans) as well as annotations (i.e. calcification segmentations, pointsets and pacemaker dependency), and metadata (i.e. prosthesis and diagnoses). Conclusion: Structured reports bridge the traditional gap between imaging systems and information systems. Utilizing the inherent DICOM reference system arbitrary data types can be queried concurrently to create meaningful cohorts for clinical studies. The graphical interface as well as example structured report templates will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 目的: フェデレーショントレーニングは,多種多様なデータストレージオプション,一貫性のない命名方式,さまざまなアノテーション手順,ラベル品質の相違などにより,不均一なデータセットによって妨げられることが多い。 これは、均一なデータ表現とフィルタリングオプションを含むデータセット調和が最重要となる、新興のマルチモーダル学習パラダイムにおいて特に顕著である。 メソッド: DICOM構造化レポートは、イメージングドメインを超えて任意の情報の標準化されたリンクを可能にする。 これに基づいて、マルチモーダルデータセットの組み立てプロセスを簡単にする、データ統合と対話型フィルタリング機能のためのオープンプラットフォームを開発した。 結果: 本研究は,ドイツにある8つの大学病院のコンソーシアムにおけるフェデレーショントレーニングのためのデータセットの合理化とともに, より多種多様なデータタイプに適用可能性を示すことによって, これまでの作業を拡張した。 最小侵襲心弁置換術後の結果を予測するため,全部位に調和したマルチモーダルデータセットを作成した。 データはDICOMデータ(CT画像、心電図スキャン)、アノテーション(石灰化セグメンテーション、ポイントセット、ペースメーカー依存性)、メタデータ(補綴、診断)を含む。 結論: 構造化レポートは、画像システムと情報システムの間の伝統的なギャップを橋渡しする。 固有のDICOM参照システムを利用することで、任意のデータ型を同時にクエリして、臨床的研究に意味のあるコホートを作成することができる。 グラフィカルインターフェースと構造化レポートテンプレートの例が公開される予定だ。

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