[논문 리뷰] COVID-19: A Survey on Public Medical Imaging Data Resources

Roman Kalkreuth, Paul Kaufmann|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 08.

COVID-19 diagnosis using AI참고 문헌 8인용 수 25

한 줄 요약

이 종합 검토는 공개된 의료 영상 데이터셋을 종합하고 분류하여 코로나19 진단을 위한 인공지능 및 기계학습 연구를 지원합니다. CT, X-ray, 초음파 영상 및 관련 메타데이터를 포함하며, 조기 진단과 모델 개발을 가속화하기 위해 개방형 데이터 소스를 통합합니다. 특히 조기 발견 및 분류 정확도 향상에 중점을 두고 있습니다.

ABSTRACT

This regularly updated survey provides an overview of public resources that offer medical images and metadata of COVID-19 cases. The purpose of this survey is to simplify the access to open COVID-19 image data resources for all scientists currently working on the coronavirus crisis.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 환자에 대한 공개 가능한 의료 영상 데이터셋을 통합하고 문서화하여 인공지능 기반 연구를 지원하기 위해.
• 기계학습 모델의 훈련 및 검증을 위한 대규모, 개방형, 잘 레이블링된 의료 영상 데이터의 부족 문제를 해결하기 위해.
• 조기 진단 및 코로나19 분류에 관여하는 연구자들이 영상 자원에 신속하게 접근할 수 있도록 지원하기 위해.
• 윤리적 및 개인정보 보호 준수 조건 하에 개방형 접근을 장려함으로써 데이터 공유 및 투명성을 증진하기 위해.
• pandemic 기간 동안 과학자들이 신뢰할 수 있고 공개 가능한 영상 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 정기적으로 업데이트되는 참고 자료로 기능하기 위해.

제안 방법

• 다양한 기관 및 플랫폼에서 공개된 코로나19 관련 의료 영상 데이터셋을 체계적으로 수집하고 분류하기 위해.
• 영상 모odalities(CT, X-ray, MRT, 초음파), 메타데이터 유무, 진료 기록 가용성 기준으로 데이터셋을 분류하기 위해.
• 13개의 핵심 데이터셋에서 데이터 가용성을 나타내기 위해 표준화된 레이블(Y = 예, N = 아니요, U = 알 수 없음)을 사용하기 위해.
• 앨런 인스티튜트 for AI, 캘리포니아 샌디에고 대학교, 유럽 방사선학 협회 등 주요 기관의 자원 포함하기 위해.
• 신규 데이터 출시 및 커뮤니티 기여를 반영하기 위해 정기적인 업데이트 수행하기 위해.
• 정확성과 완전성을 유지하기 위해 커뮤니티 기여 및 오류 보고를 장려하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 연구자들이 이용할 수 있는 공개된 코로나19 의료 영상 데이터셋은 무엇이 있나요?
• RQ2 기존 공개 데이터셋에서 가장 많이 포함된 영상 모달리티는 무엇인가요? (예: CT, X-ray, 초음파)
• RQ3 다양한 공개 데이터 자원 간에 메타데이터 및 환자 수준의 레이블링은 얼마나 포괄적인가요?
• RQ4 AI 및 기계학습 응용 분야에서 코로나19 진단을 위한 현재 개방형 데이터의 가용성 상태는 어떠한가요?
• RQ5 연구자들은 어떻게 효율적으로 신뢰할 수 있고 오픈소스인 의료 영상 데이터를 발견하고 접근할 수 있나요?

주요 결과

• 이 조사에서는 앨런 인스티튜트 for AI, 캘리포니아 샌디에고 대학교, 유럽 방사선학 플랫폼 등 기관에서 온 13개의 공개 의료 영상 자원을 식별했습니다.
• CT 및 X-ray 영상이 가장 흔하게 제공되는 모달리티이며, 13개 데이터셋 중 10개에서 CT 또는 X-ray 스캔을 제공하고 있습니다.
• 13개 데이터셋 중 11개에서 메타데이터를 확보할 수 있어, 데이터 기원 및 환자 수준의 정보 지원이 강력하다고 볼 수 있습니다.
• 13개 데이터셋 중 5개에서 진료 기록이 제공되어, 임상 레이블링은 제한적이지만 점차 증가하고 있음을 시사합니다.
• SIRM 코로나19 데이터베이스와 eurorad.org는 CT, X-ray, 메타데이터 및 환자 수준의 진료 기록을 제공하는 가장 큰 저장소 중 하나입니다.
• 이 조사에서는 개방형 데이터 접근의 중요성을 강조하며, 연구자들이 자료 기여 및 인용을 통해 데이터 가용성 향상과 연구 재현성 향상을 도모할 것을 권장합니다.