VISION: Toward a Standardized Process for Radiology Image Management at the National Level

要約

放射線画像の編集と分析は、研究者にとって多くの課題を引き起こします。
膨大な量のデータと、画像を操作できるアルゴリズムの計算ニーズは膨大です。
さらに、これらの検査は臨床状況、モデルトレーニングに利用できる構造化された注釈、モダリティ、患者識別子の点で大きく異なる可能性があるため、これらの画像を単独で組み立てることは困難です。
この論文では、米国退役軍人省 (VA) の電子健康記録データベースにリンクされた信頼できる放射線画像のコレクションを確立する際の私たちの経験と課題について説明します。
また、このリポジトリを医療研究者が研究できる状態にすることの意味についても説明します。
重要な洞察には、画像を臨床環境から研究準備が整った環境に転送するために必要な具体的な手順や、今後の自動化の取り組みを妨げる可能性があるこのプロセスの障害やボトルネックを明らかにすることが含まれます。

要約(オリジナル)

The compilation and analysis of radiological images poses numerous challenges for researchers. The sheer volume of data as well as the computational needs of algorithms capable of operating on images are extensive. Additionally, the assembly of these images alone is difficult, as these exams may differ widely in terms of clinical context, structured annotation available for model training, modality, and patient identifiers. In this paper, we describe our experiences and challenges in establishing a trusted collection of radiology images linked to the United States Department of Veterans Affairs (VA) electronic health record database. We also discuss implications in making this repository research-ready for medical investigators. Key insights include uncovering the specific procedures required for transferring images from a clinical to a research-ready environment, as well as roadblocks and bottlenecks in this process that may hinder future efforts at automation.

arxiv情報

著者 Kathryn Knight,Ioana Danciu,Olga Ovchinnikova,Jacob Hinkle,Mayanka Chandra Shekar,Debangshu Mukherjee,Eileen McAllister,Caitlin Rizy,Kelly Cho,Amy C. Justice,Joseph Erdos,Peter Kuzmak,Lauren Costa,Yuk-Lam Ho,Reddy Madipadga,Suzanne Tamang,Ian Goethert
発行日 2024-04-29 16:30:24+00:00
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