WBCAtt: A White Blood Cell Dataset Annotated with Detailed Morphological Attributes

要約

顕微鏡レベルでの血液サンプルの検査は臨床診断において基本的な役割を果たし、幅広い病状に影響を与えます。
たとえば、血液の重要な成分である白血球 (WBC) の詳細な研究は、白血病や貧血などの血液関連疾患の診断に不可欠です。
WBC 画像を含む複数のデータセットが提案されていますが、それらは主に細胞の分類に焦点を当てており、医療分野における説明可能な人工知能 (XAI) の重要性にもかかわらず、そのような分類を説明するために必要な形態学的詳細が欠けていることがよくあります。
このペーパーでは、WBC 画像に包括的なアノテーションを導入することで、この制限に対処しようとしています。
病理学者との協力、徹底的な文献レビュー、および顕微鏡画像の手作業による検査を通じて、細胞とその構成要素（核、細胞質、顆粒）に関連する 11 の形態学的属性を特定しました。
次に、1 万枚の WBC 画像にこれらの属性の注釈を付けました。
さらに、画像からこれらの属性を予測する実験を実施し、基本的な WBC 分類を超えた洞察を提供します。
このような広範なアノテーションを提供する最初の公開データセットとして、属性アノテーションから恩恵を受けることができる特定のアプリケーションについても説明します。
全体として、私たちのデータセットは WBC 認識モデルの解釈への道を切り開き、病理学および血液学の分野で XAI をさらに前進させます。

要約(オリジナル)

The examination of blood samples at a microscopic level plays a fundamental role in clinical diagnostics, influencing a wide range of medical conditions. For instance, an in-depth study of White Blood Cells (WBCs), a crucial component of our blood, is essential for diagnosing blood-related diseases such as leukemia and anemia. While multiple datasets containing WBC images have been proposed, they mostly focus on cell categorization, often lacking the necessary morphological details to explain such categorizations, despite the importance of explainable artificial intelligence (XAI) in medical domains. This paper seeks to address this limitation by introducing comprehensive annotations for WBC images. Through collaboration with pathologists, a thorough literature review, and manual inspection of microscopic images, we have identified 11 morphological attributes associated with the cell and its components (nucleus, cytoplasm, and granules). We then annotated ten thousand WBC images with these attributes. Moreover, we conduct experiments to predict these attributes from images, providing insights beyond basic WBC classification. As the first public dataset to offer such extensive annotations, we also illustrate specific applications that can benefit from our attribute annotations. Overall, our dataset paves the way for interpreting WBC recognition models, further advancing XAI in the fields of pathology and hematology.

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