論文の概要: Clinical Evaluation of Medical Image Synthesis: A Case Study in Wireless Capsule Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00178v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 19:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:39.777435
• Title: Clinical Evaluation of Medical Image Synthesis: A Case Study in Wireless Capsule Endoscopy
• Title（参考訳）: 医用画像合成の臨床評価 : ワイヤレスカプセル内視鏡を例として
• Authors: Panagiota Gatoula, Dimitrios E. Diamantis, Anastasios Koulaouzidis, Cristina Carretero, Stefania Chetcuti-Zammit, Pablo Cortegoso Valdivia, Begoña González-Suárez, Alessandro Mussetto, John Plevris, Alexander Robertson, Bruno Rosa, Ervin Toth, Dimitris K. Iakovidis,
• Abstract要約: 本研究は,人工知能(AI)モデルを用いた医用合成データ生成の臨床評価に焦点を当てた。 本論文は,a) 医用専門家による合成画像の体系的評価のためのプロトコルを提示し,b) 高分解能WCE画像合成のための新しい変分オートエンコーダモデルであるTIDE-IIを評価する。 その結果、TIDE-IIは臨床的に関連性のあるWCE画像を生成し、データの不足に対処し、診断ツールの強化に役立つことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.39037092484374
• License:
• Abstract: Sharing retrospectively acquired data is essential for both clinical research and training. Synthetic Data Generation (SDG), using Artificial Intelligence (AI) models, can overcome privacy barriers in sharing clinical data, enabling advancements in medical diagnostics. This study focuses on the clinical evaluation of medical SDG, with a proof-of-concept investigation on diagnosing Inflammatory Bowel Disease (IBD) using Wireless Capsule Endoscopy (WCE) images. The paper contributes by a) presenting a protocol for the systematic evaluation of synthetic images by medical experts and b) applying it to assess TIDE-II, a novel variational autoencoder-based model for high-resolution WCE image synthesis, with a comprehensive qualitative evaluation conducted by 10 international WCE specialists, focusing on image quality, diversity, realism, and clinical decision-making. The results show that TIDE-II generates clinically relevant WCE images, helping to address data scarcity and enhance diagnostic tools. The proposed protocol serves as a reference for future research on medical image-generation techniques.
• Abstract（参考訳）: 遡及的に取得したデータを共有することは臨床研究とトレーニングの両方に不可欠である。 人工知能(AI)モデルを使用した合成データ生成(SDG)は、臨床データを共有する際のプライバシー障壁を克服し、医療診断の進歩を可能にする。 本研究は,無線カプセル内視鏡(WCE)画像を用いた炎症性腸疾患(IBD)の診断における概念実証による医療用SDGの臨床評価に焦点を当てた。 その論文は貢献する イ 医療専門家による合成画像の系統的評価に関する議定書を提出すること。 b)高精細度WCE画像合成のための新しい変分オートエンコーダモデルであるTIDE-IIの評価に適用し、画像品質、多様性、リアリズム及び臨床意思決定に焦点をあてた10の国際WCE専門家による総合的質的評価を行う。 その結果、TIDE-IIは臨床的に関連性のあるWCE画像を生成し、データの不足に対処し、診断ツールの強化に役立つことがわかった。 提案プロトコルは将来の医用画像生成技術研究の参考となる。

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