医用画像における人工知能のためのデータ準備：オープンアクセスプラットフォームとツールに関する包括的なガイド

今日の医用画像システムによって生成される膨大なデータは、医療専門家がデータを効率的に扱い、それに存在する豊富な情報を活用するために新たな技術に目を向ける原因となっています。この文脈において、人工知能（AI）は日常的な臨床実践と医療研究を革命的に変えることを約束する最も注目すべき解決策の一つとして浮上しています。信頼性が高く堅牢なAIアルゴリズムの開発を支える柱は、AI駆動のソリューションで使用される医用画像の適切な準備です。ここでは、AIアルゴリズムの開発または適用前に医用画像を準備するために必要な手順に関する包括的なガイドを提供します。典型的な医用画像準備パイプラインに関与する主な手順には、(i) 臨床現場での画像取得、(ii) 個人情報を削除して患者のプライバシーを保護するための画像のデアイデンティフィケーション、(iii) 画像と関連情報の品質をコントロールするためのデータキュレーション、(iv) 画像の保存、(v) 画像の注釈が含まれます。前述の各タスクを実行するための多くのオープンアクセスツールが存在し、ここでレビューします。さらに、異なる臓器と疾患をカバーする医用画像リポジトリについて詳細を説明します。このようなリポジトリは絶えず増加しており、ビッグデータの登場によって充実しています。最後に、この急速に進化する分野における将来の研究の方向性を提案します。