[論文レビュー] COVID-19 Image Data Collection

Joseph Cohen, Paul Morrison+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2020

COVID-19 diagnosis using AI参考文献 17被引用数 818

ひとこと要約

この論文は、公開されたCOVID-19胸部XP画像データセット（COVID-Chest X-ray Dataset）を初期段階で提示し、AI研究のために公開ソースから123件の正面X線画像を集約しています。

ABSTRACT

This paper describes the initial COVID-19 open image data collection. It was created by assembling medical images from websites and publications and currently contains 123 frontal view X-rays.

研究の動機と目的

• 感染診断ツールの開発を支援するためのオープンなCOVID-19胸部X線データセットの作成を促進する。
• COVID-19を他の肺炎と区別する深層学習モデルの訓練・評価のための公開リソースを提供する。
• PCR検査が限定的な状況における疾患進行、転帰、トリアージに関する研究を促進する。

提案手法

• Radiopaedia、Figure1、および発表論文などのソースからCOVID-19および関連条件の公開X線/CT画像を集約する。
• pdfimagesと手動キュレーションを用いてPDFやウェブサイトから画像品質を抽出・保持する。
• メタデータスキーマを定義する（Patient ID、Age、Sex、View、Modality、Finding、Survival、Date、Location、License など）。
• データセットをGitHubのURLで公開し、出典を参照して起源を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 公開されているCOVID-19胸部X線データセットは、肺炎/疾患分類モデルの訓練と評価を可能にするか。
• RQ2 COVID-19の画像上の放射線学的所見は、利用可能な他の肺炎やARDSとどのように異なるか。
• RQ3 このデータセットは放射線データを用いて疾患進行と患者生存のモデル化をサポートできるか。

主な発見

• このデータセットは2020年3月25日現在、正面胸部X線画像が123件である。
• 画像とメタデータは個人情報保護の問題を避けるため公開ソースから収集されている。
• メタデータスキーマには Patient ID、Offset (days since symptoms)、Sex、Age、Finding、Survival、View、Modality、Date、Location、Filename、License、およびノートなどの属性が含まれる。
• 初期のユースケースは、COVID-19の特性を特定する深層学習モデルの訓練/展開とアウトカムの予測を強調している。
• 本論文は、疾患進行を研究し、COVID-19の放射線画像パターンを他の肺炎タイプと比較するためのリソースとしてデータセットを位置づけている。