論文の概要: Medical Image De-Identification Benchmark Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23608v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:47:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.93195
• Title: Medical Image De-Identification Benchmark Challenge
• Title（参考訳）: 医用画像復号化ベンチマークチャレンジ
• Authors: Linmin Pei, Granger Sutton, Michael Rutherford, Ulrike Wagner, Tracy Nolan, Kirk Smith, Phillip Farmer, Peter Gu, Ambar Rana, Kailing Chen, Thomas Ferleman, Brian Park, Ye Wu, Jordan Kojouharov, Gargi Singh, Jon Lemon, Tyler Willis, Milos Vukadinovic, Grant Duffy, Bryan He, David Ouyang, Marco Pereanez, Daniel Samber, Derek A. Smith, Christopher Cannistraci, Zahi Fayad, David S. Mendelson, Michele Bufano, Elmar Kotter, Hamideh Haghiri, Rajesh Baidya, Stefan Dvoretskii, Klaus H. Maier-Hein, Marco Nolden, Christopher Ablett, Silvia Siggillino, Sandeep Kaushik, Hongzhu Jiang, Sihan Xie, Zhiyu Wan, Alex Michie, Simon J Doran, Angeline Aurelia Waly, Felix A. Nathaniel Liang, Humam Arshad Mustagfirin, Michelle Grace Felicia, Kuo Po Chih, Rahul Krish, Ghulam Rasool, Nidhal Bouaynaya, Nikolas Koutsoubis, Kyle Naddeo, Kartik Pandit, Tony O'Sullivan, Raj Krish, Qinyan Pan, Scott Gustafson, Benjamin Kopchick, Laura Opsahl-Ong, Andrea Olvera-Morales, Jonathan Pinney, Kathryn Johnson, Theresa Do, Juergen Klenk, Maria Diaz, Arti Singh, Rong Chai, David A. Clunie, Fred Prior, Keyvan Farahani,
• Abstract要約: MIDI-B Challengeの目的は、DICOMイメージデIDツールのベンチマークのための標準化されたプラットフォームを提供することであった。 この課題は、PHI/PIIを挿入した、大規模で多様なマルチセンター、マルチモダリティの実際の未同定放射線画像を用いた。 10チームが挑戦のテストフェーズを完了しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.491270549044044
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The de-identification (deID) of protected health information (PHI) and personally identifiable information (PII) is a fundamental requirement for sharing medical images, particularly through public repositories, to ensure compliance with patient privacy laws. In addition, preservation of non-PHI metadata to inform and enable downstream development of imaging artificial intelligence (AI) is an important consideration in biomedical research. The goal of MIDI-B was to provide a standardized platform for benchmarking of DICOM image deID tools based on a set of rules conformant to the HIPAA Safe Harbor regulation, the DICOM Attribute Confidentiality Profiles, and best practices in preservation of research-critical metadata, as defined by The Cancer Imaging Archive (TCIA). The challenge employed a large, diverse, multi-center, and multi-modality set of real de-identified radiology images with synthetic PHI/PII inserted. The MIDI-B Challenge consisted of three phases: training, validation, and test. Eighty individuals registered for the challenge. In the training phase, we encouraged participants to tune their algorithms using their in-house or public data. The validation and test phases utilized the DICOM images containing synthetic identifiers (of 216 and 322 subjects, respectively). Ten teams successfully completed the test phase of the challenge. To measure success of a rule-based approach to image deID, scores were computed as the percentage of correct actions from the total number of required actions. The scores ranged from 97.91% to 99.93%. Participants employed a variety of open-source and proprietary tools with customized configurations, large language models, and optical character recognition (OCR). In this paper we provide a comprehensive report on the MIDI-B Challenge's design, implementation, results, and lessons learned.
• Abstract（参考訳）: 保護された健康情報(PHI)と個人識別可能な情報(PII)の非識別(deID)は、患者のプライバシー法に準拠するために、特に公開リポジトリを通じて医療画像を共有するための基本的な要件である。 また、バイオメディカル研究において、イメージング人工知能(AI)の下流開発を通知し、可能とする非PHIメタデータの保存が重要である。 MIDI-Bの目標は、がんイメージングアーカイブ(TCIA)が定義した、HIPAA Safe Harbor規則、DICOM属性信頼プロファイル、研究クリティカルなメタデータの保存に関するベストプラクティスに基づいて、DICOMイメージデIDツールのベンチマークを行うための標準化されたプラットフォームを提供することであった。 この課題は、PHI/PIIを挿入した、大規模で多様なマルチセンター、マルチモダリティの実際の未同定放射線画像を用いた。 MIDI-Bチャレンジは、トレーニング、検証、テストの3つのフェーズで構成された。 登録者は80名。 トレーニングフェーズでは、参加者に対して、社内データや公開データを使ってアルゴリズムをチューニングするように促しました。 評価相と試験相は, 合成識別子を含むDICOM画像(被験者216名, 被験者322名)を用いた。 10チームが挑戦のテストフェーズを完了しました。 画像復号化に対するルールベースのアプローチの成功を測定するために、必要なアクションの総数から正しいアクションのパーセンテージとしてスコアを計算した。 スコアは97.91%から99.93%まで変化した。 参加者はカスタマイズされた構成、大きな言語モデル、光学文字認識(OCR)など、さまざまなオープンソースおよびプロプライエタリなツールを使用した。 本稿では,MIDI-Bチャレンジの設計,実施,成果,教訓に関する総合的な報告を行う。

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