論文の概要: PolypDB: A Curated Multi-Center Dataset for Development of AI Algorithms in Colonoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00045v2
- Date: Fri, 03 Jan 2025 23:47:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:03:14.317510
- Title: PolypDB: A Curated Multi-Center Dataset for Development of AI Algorithms in Colonoscopy
- Title（参考訳）: PolypDB: 大腸内視鏡におけるAIアルゴリズム開発のためのマルチセンターデータセット
- Authors: Debesh Jha, Nikhil Kumar Tomar, Vanshali Sharma, Quoc-Huy Trinh, Koushik Biswas, Hongyi Pan, Ritika K. Jha, Gorkem Durak, Alexander Hann, Jonas Varkey, Hang Viet Dao, Long Van Dao, Binh Phuc Nguyen, Nikolaos Papachrysos, Brandon Rieders, Peter Thelin Schmidt, Enrik Geissler, Tyler Berzin, Pål Halvorsen, Michael A. Riegler, Thomas de Lange, Ulas Bagci,
- Abstract要約: PolypDBは、3934の静止ポリプイメージと、実際の大腸内視鏡ビデオから対応する地上真実を含む、大規模な公開データセットである。
PolypDBは、ブルーライトイメージング(BLI)、フレキシブルイメージングカラーエンハンスメント(FICE)、リンクカラーイメージング(LCI)、ナローバンドイメージング(NBI)、ホワイトライトイメージング(WLI)の5つのモードからなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.24135806984274
- License:
- Abstract: Colonoscopy is the primary method for examination, detection, and removal of polyps. However, challenges such as variations among the endoscopists' skills, bowel quality preparation, and the complex nature of the large intestine contribute to high polyp miss-rate. These missed polyps can develop into cancer later, underscoring the importance of improving the detection methods. To address this gap of lack of publicly available, multi-center large and diverse datasets for developing automatic methods for polyp detection and segmentation, we introduce PolypDB, a large scale publicly available dataset that contains 3934 still polyp images and their corresponding ground truth from real colonoscopy videos. PolypDB comprises images from five modalities: Blue Light Imaging (BLI), Flexible Imaging Color Enhancement (FICE), Linked Color Imaging (LCI), Narrow Band Imaging (NBI), and White Light Imaging (WLI) from three medical centers in Norway, Sweden, and Vietnam. We provide a benchmark on each modality and center, including federated learning settings using popular segmentation and detection benchmarks. PolypDB is public and can be downloaded at \url{https://osf.io/pr7ms/}. More information about the dataset, segmentation, detection, federated learning benchmark and train-test split can be found at \url{https://github.com/DebeshJha/PolypDB}.
- Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡はポリープの検査、検出、除去の第一の方法である。
しかし, 内科医のスキルの変化, 腸の質, 大腸の複雑な性質などの課題は, 高いポリープミスレートに寄与する。
これらの欠落したポリープは後にがんに進展し、検出方法の改善の重要性が強調される。
ポリプ検出とセグメンテーションのための自動手法を開発するための,多施設多種多様なデータセットの欠如に対処するために,3934枚の静止ポリプ画像と実際の大腸内視鏡ビデオから対応する地上真実を含む大規模公開データセットであるPolypDBを紹介した。
PolypDBは、Blue Light Imaging (BLI)、Flexible Imaging Color Enhancement (FICE)、Linked Color Imaging (LCI)、Narrow Band Imaging (NBI)、White Light Imaging (WLI)の5つのモードからなる。
一般的なセグメンテーションと検出ベンチマークを用いたフェデレーション学習設定を含む,各モダリティとセンタのベンチマークを提供する。
PolypDBは公開されており、 \url{https://osf.io/pr7ms/}でダウンロードできる。
データセット、セグメンテーション、検出、フェデレーション付き学習ベンチマーク、およびトレイン-テストのスプリットに関する詳細は、 \url{https://github.com/DebeshJha/PolypDB}で見ることができる。
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