Abstract-I januari 2016 den amerikanska National Library of Medicine meddelade en utmaning tävling som kräver utveckling och upptäckt av högkvalitativa algoritmer och programvara som rankar hur väl konsument bilder av receptbelagda piller matcha referensbilder av piller i sin auktoritativa RxIMAGE samling. Denna utmaning motiverades av behovet av att enkelt identifiera okända receptbelagda piller både av vårdpersonal och allmänheten. Potentiella fördelar med denna förmåga inkluderar bekräftelse av p-piller i inställningar där dokumentationen och medicineringen har separerats, såsom i en katastrof eller nödsituation, och bekräftelse av ett p-piller när den ordinerade medicineringen ändras från varumärke till generiskt, eller av någon annan anledning formen och färgen på p-piller förändring. Uppgifterna för tävlingen bestod av två typer av bilder, högkvalitativa makrofotografier, referensbilder och konsumentkvalitetsfotografier av den kvalitet vi förväntar oss att användare av en föreslagen ansökan ska förvärva. En utbildning dataset bestående av 2000 referensbilder och 5000 motsvarande konsumentkvalitet bilder förvärvade från 1000 piller gavs för att utmana deltagarna. En andra datauppsättning förvärvades från 1000 piller med liknande fördelningar av form och färg reserverades som en segregerad testuppsättning. Utmaningar krävdes för att få fram en rankning av referensbilderna, med tanke på en konsumentkvalitetsbild som indata. Fastställandet av de vinnande lagen gjordes med hjälp av den genomsnittliga precisionskvalitetsmätaren, där de tre vinnarna fick genomsnittliga precisionspoäng på 0,27, 0,09 och 0,08. I hämtningsresultaten var den korrekta bilden bland de fem topprankade bilderna 43%, 12%, och 11%, av 5000 fråge-/konsumentbilder. Detta är ett första lovande steg mot utveckling av ett NLM programvara system och program-programmering gränssnitt underlättar piller identifiering. Utbildningsdata kommer även fortsättningsvis att vara fritt tillgängliga på Internet: http://pir.nlm.nih.gov/challenge/submission.html.
Yaniv m.fl. Ref rapporterade resultaten av denna utmaningstävling.
The national library of medicine pill image recognition challenge: An initial report
{'venue': '2016 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR)', 'journal': '2016 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}