論文の概要: From Data to Diagnosis: A Large, Comprehensive Bone Marrow Dataset and AI Methods for Childhood Leukemia Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15895v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 11:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.149732
• Title: From Data to Diagnosis: A Large, Comprehensive Bone Marrow Dataset and AI Methods for Childhood Leukemia Prediction
• Title（参考訳）: データから診断へ:小児白血病予測のための大規模で総合的な骨髄データセットとAI手法
• Authors: Henning Höfener, Farina Kock, Martina Pontones, Tabita Ghete, David Pfrang, Nicholas Dickel, Meik Kunz, Daniela P. Schacherer, David A. Clunie, Andrey Fedorov, Max Westphal, Markus Metzler,
• Abstract要約: 診断過程全体にまたがる,大規模で高品質で一般公開された白血病骨髄データセットを提示する。 このデータセットは、診断、臨床、研究室情報を持つ246人の小児患者と、バウンディングボックスアノテーションを持つ40,000以上の細胞と、高品質なクラスラベルを持つ28,000以上の細胞から構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leukemia diagnosis primarily relies on manual microscopic analysis of bone marrow morphology supported by additional laboratory parameters, making it complex and time consuming. While artificial intelligence (AI) solutions have been proposed, most utilize private datasets and only cover parts of the diagnostic pipeline. Therefore, we present a large, high-quality, publicly available leukemia bone marrow dataset spanning the entire diagnostic process, from cell detection to diagnosis. Using this dataset, we further propose methods for cell detection, cell classification, and diagnosis prediction. The dataset comprises 246 pediatric patients with diagnostic, clinical and laboratory information, over 40 000 cells with bounding box annotations and more than 28 000 of these with high-quality class labels, making it the most comprehensive dataset publicly available. Evaluation of the AI models yielded an average precision of 0.96 for the cell detection, an area under the curve of 0.98, and an F1-score of 0.61 for the 33-class cell classification, and a mean F1-score of 0.90 for the diagnosis prediction using predicted cell counts. While the proposed approaches demonstrate their usefulness for AI-assisted diagnostics, the dataset will foster further research and development in the field, ultimately contributing to more precise diagnoses and improved patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 白血病の診断は主に、追加の検査パラメータで支えられた骨髄形態を手動で解析することに依存しており、複雑で時間を要する。 人工知能(AI)ソリューションが提案されているが、ほとんどの場合、プライベートデータセットを使用し、診断パイプラインの一部のみをカバーする。 そこで我々は, 細胞検出から診断に至るまで, 診断過程全体にわたる, 大規模で高品質で公開な白血病骨髄データセットを提示した。 このデータセットを用いて、細胞検出、細胞分類、診断予測の手法をさらに提案する。 このデータセットは、診断、臨床、研究室情報を持つ246人の小児患者と、バウンディングボックスアノテーションを持つ40000以上の細胞と、高品質なクラスラベルを持つ28000以上の細胞から構成されており、最も包括的なデータセットを公開している。 AIモデルの評価では、細胞検出の平均精度0.96、曲線0.98、33クラスの細胞分類の平均F1スコア0.61、予測された細胞数を用いた診断予測の平均F1スコア0.90が得られた。 提案したアプローチは、AIによる診断に有用であることを示しているが、このデータセットはこの分野におけるさらなる研究と開発を促進し、最終的にはより正確な診断と患者結果の改善に寄与する。

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