論文の概要: Crowdsourced human-based computational approach for tagging peripheral blood smear sample images from Sickle Cell Disease patients using non-expert users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07196v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 10:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:49.435749
• Title: Crowdsourced human-based computational approach for tagging peripheral blood smear sample images from Sickle Cell Disease patients using non-expert users
• Title（参考訳）: 非熟練者を用いたシックル細胞病患者末梢血スミア検体画像のクラウドソース化
• Authors: José María Buades Rubio, Gabriel Moyà-Alcover, Antoni Jaume-i-Capó, Nataša Petrović,
• Abstract要約: シックル細胞病(SCD)患者における末梢血スミア(PBS)画像解析のための人為的計算手法を提案する。 我々は、PBS画像のラベル付けをクラウドソースするために、Mechanical Turk microtask Marketを使用しました。 次に、専門家がタグ付けした赤血球IDBデータセットを用いて、提案手法の精度と信頼性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: In this paper, we present a human-based computation approach for the analysis of peripheral blood smear (PBS) images images in patients with Sickle Cell Disease (SCD). We used the Mechanical Turk microtask market to crowdsource the labeling of PBS images. We then use the expert-tagged erythrocytesIDB dataset to assess the accuracy and reliability of our proposal. Our results showed that when a robust consensus is achieved among the Mechanical Turk workers, probability of error is very low, based on comparison with expert analysis. This suggests that our proposed approach can be used to annotate datasets of PBS images, which can then be used to train automated methods for the diagnosis of SCD. In future work, we plan to explore the potential integration of our findings with outcomes obtained through automated methodologies. This could lead to the development of more accurate and reliable methods for the diagnosis of SCD
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シックル細胞病(SCD)患者の末梢血スミア(PBS)画像解析のための人為的計算手法を提案する。 我々は、PBS画像のラベル付けをクラウドソースするために、Mechanical Turk microtask Marketを使用しました。 次に、専門家がタグ付けした赤血球IDBデータセットを用いて、提案手法の精度と信頼性を評価する。 その結果,メカニカル・トルコ人労働者の間で強い合意が得られた場合,専門家による分析と比較すると,誤りの確率は極めて低いことがわかった。 このことから,提案手法はPBS画像のデータセットのアノテートに利用でき,SCDの診断のための自動手法の訓練に使用できることが示唆された。 今後の研究では、自動手法による結果と結果の統合の可能性について検討する予定である。 これにより、より正確で信頼性の高いSCD診断法が開発される可能性がある

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