Bakgrund: Algoritmutvärdering ger ett sätt att karakterisera variabilitet mellan bildanalysalgoritmer, validera algoritmer i jämförelse med mänskliga annoteringar, kombinera resultat från flera algoritmer för prestandaförbättring och underlätta algoritmkänslighetsstudier. Storleken på bilder och bildanalys resulterar i patologi bildanalys utgör betydande utmaningar i algoritmutvärdering. Vi presenterar en effektiv parallell rumslig databas metod för att modellera, normalisera, hantera och fråga stora volymer av analytiska bildresultatdata. Detta ger en effektiv plattform för algoritmutvärdering. Våra experiment med en uppsättning av hjärntumör bilder visar tillämpningen, skalbarhet, och effektivitet av plattformen. Sammanhang: Dokumentet beskriver en metod och plattform för utvärdering av patologiska bildanalysalgoritmer. Plattformen underlättar algoritmutvärdering genom en högpresterande databas som bygger på datamodellen Pathology Analytic Imaging Standards (PAIS). Mål: (1) Utveckla ett ramverk för att stödja algoritmutvärdering genom att modellera och hantera analytiska resultat och humana annoteringar från patologiska bilder; (2) Skapa ett robust datanormaliseringsverktyg för konvertering, validering och fastställande av rumsliga data från algoritmer eller mänskliga annoteringar; (3) Utveckla en uppsättning frågor för att stödja dataprovtagning och resultatjämförelser; (4) Uppnå hög prestanda beräkningskapacitet via en parallell datahanteringsinfrastruktur, parallell datainsamling och rumsliga indexeringsoptimeringar i denna infrastruktur. Material och metoder: Vi har övervägt två scenarier för algoritmutvärdering: (1) algoritmjämförelse där flera resultatuppsättningar från olika metoder jämförs och konsolideras; och (2) algoritmvalidering där algoritmresultat jämförs med mänskliga kommentarer. Vi har utvecklat ett verktyg för rumslig normalisering för att validera och normalisera rumsliga gränser producerade av bildanalysalgoritmer eller mänskliga annoteringar. De validerade uppgifterna formaterades baserat på PAIS-datamodellen och laddades in i en rumslig databas. För att stödja effektiv datainmatning har vi implementerat ett parallellt datainmatningsverktyg som utnyttjar flerkärniga processorer för att påskynda datainsprutning. Den rumsliga databasen hanterar både geometriska former och bildfunktioner eller klassificeringar, och möjliggör rumslig provtagning, resultatjämförelse och resultataggregation genom expressiva strukturerade frågespråk (SQL) frågor med et al. En högpresterande rumslig databas baserad tillvägagångssätt för patologi avbildning algoritm utvärdering. J Pathol Inform 2013;4:5. Tillgängligt GRATIS i öppen tillgång från:
En datamodell och rumslig databas för skalbar hantering av patologiska bilddata presenterades i REF.
A high-performance spatial database based approach for pathology imaging algorithm evaluation
{'venue': 'Journal of Pathology Informatics', 'journal': 'Journal of Pathology Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}