要約
眼の臨床診断は、スカラー臨床ラベル、ベクトル化されたバイオマーカー、2 次元眼底画像、3 次元光コヒーレンストモグラフィ (OCT) スキャンなど、さまざまなデータ モダリティで実行されます。
臨床医は、糖尿病性網膜症 (DR) や糖尿病性黄斑浮腫 (DME) などの眼疾患を診断および治療するために、利用可能なすべてのデータ モダリティを使用します。
眼科医療分野で機械学習アルゴリズムを使用できるようにするには、治療期間中のすべての関連データ間の関係と相互作用を調査する必要があります。
既存のデータセットは、データを提供することも、データ モダリティ間の明示的な関係モデリングを考慮しないことも制限されています。
このホワイト ペーパーでは、上記の制限に対処する Visual Eye Semantics (OLIVES) データセットを調査するための Ophthalmic Labels を紹介します。
これは、臨床ラベル、バイオマーカー ラベル、疾患ラベル、および関連する臨床試験からの時系列の患者治療情報を含む、最初の OCT および近赤外眼底データセットです。
このデータセットは、それぞれ少なくとも 49 の OCT スキャンと 16 のバイオマーカーを含む 1268 の近赤外眼底画像と、4 つの臨床ラベルおよび DR または DME の疾患診断で構成されています。
合計で、少なくとも 2 年間にわたって平均化された 96 眼のデータがあり、各眼は平均 66 週間、7 回の注射で治療されています。
眼科データの OLIVES データセットの有用性を評価するとともに、医療画像解析におけるコアおよび新たな機械学習パラダイムのベンチマークと具体的な研究の方向性を提供します。
要約(オリジナル)
Clinical diagnosis of the eye is performed over multifarious data modalities including scalar clinical labels, vectorized biomarkers, two-dimensional fundus images, and three-dimensional Optical Coherence Tomography (OCT) scans. Clinical practitioners use all available data modalities for diagnosing and treating eye diseases like Diabetic Retinopathy (DR) or Diabetic Macular Edema (DME). Enabling usage of machine learning algorithms within the ophthalmic medical domain requires research into the relationships and interactions between all relevant data over a treatment period. Existing datasets are limited in that they neither provide data nor consider the explicit relationship modeling between the data modalities. In this paper, we introduce the Ophthalmic Labels for Investigating Visual Eye Semantics (OLIVES) dataset that addresses the above limitation. This is the first OCT and near-IR fundus dataset that includes clinical labels, biomarker labels, disease labels, and time-series patient treatment information from associated clinical trials. The dataset consists of 1268 near-IR fundus images each with at least 49 OCT scans, and 16 biomarkers, along with 4 clinical labels and a disease diagnosis of DR or DME. In total, there are 96 eyes’ data averaged over a period of at least two years with each eye treated for an average of 66 weeks and 7 injections. We benchmark the utility of OLIVES dataset for ophthalmic data as well as provide benchmarks and concrete research directions for core and emerging machine learning paradigms within medical image analysis.
arxiv情報
| 著者 | Mohit Prabhushankar,Kiran Kokilepersaud,Yash-yee Logan,Stephanie Trejo Corona,Ghassan AlRegib,Charles Wykoff |
| 発行日 | 2022-09-22 17:36:40+00:00 |
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