I-ODA：用于眼科应用的真实世界多模态纵向数据
图像与视频处理
2021-04-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
临床真实世界环境中的数据具有质量、机型、场景与来源方面的变异性。医学计算机视觉的主要目标之一是在真实世界数据上开发与验证基于人工智能（AI）的算法以实现临床转化。然而，尽管基于 AI 的医疗应用（尤其是眼科）呈指数增长，向临床环境的转化仍具挑战。对充分且多样的真实世界数据的有限获取制约了可转化算法的开发与验证。本文提出一个新的多模态纵向眼科成像数据集——伊利诺伊眼科数据库图谱（I-ODA），旨在推进眼科最先进计算机视觉应用，并提升基于 AI 的应用在不同临床环境中的转化能力。我们展示了用于从多来源采集、标注与匿名化图像的基础设施，揭示了真实世界回顾性数据的复杂性及其局限。I-ODA 包含 12 种成像模态，总计 3,668,649 张眼科图像，来自伊利诺伊大学芝加哥分校（UIC）伊利诺伊眼科医院的 33,876 名个体，时间跨度 12 年。
引用
@article{arxiv.2104.02609,
title = {I-ODA, Real-World Multi-modal Longitudinal Data for OphthalmicApplications},
author = {Nooshin Mojab and Vahid Noroozi and Abdullah Aleem and Manoj P. Nallabothula and Joseph Baker and Dimitri T. Azar and Mark Rosenblatt and RV Paul Chan and Darvin Yi and Philip S. Yu and Joelle A. Hallak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02609},
year = {2021}
}