研究目的
研究医学专业学生（无特定领域知识）对数字显微图像中高级图像对象进行众包标注的可行性及条件——该任务通常被认为需要专业知识。
研究成果
该研究表明，在数字病理学中利用规模较小但具备一定知识水平的众包群体完成复杂标注任务具有可行性。研究为任务设计、众包人员构成及质量控制提供了建议，以确保众包标注的准确性。
研究不足
该研究承认任务的复杂性以及个体表现可能存在的差异性，同时指出确保标注质量的挑战以及在某些情况下需要专家审核的必要性。
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医学生众包组织学图像标注与目标勾画
DOI：10.1109/TMI.2018.2883237
期刊：IEEE Transactions on Medical Imaging
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
病理学领域的众包工作此前主要针对非专业人士可处理的任务。目前对数字显微图像中更复杂元素（如解剖结构）的标注需求仍然很高。因此，本研究探讨了实现高水平图像对象众包标注的条件——这类复杂任务通常被认为需要专业知识。76名无特定领域知识的医学生自愿参与了三项实验，完成了两项组织病理学图像相关标注任务：(1) 标记显示组织区域的图像；(2) 勾画形态学定义的图像对象。我们重点研究了确保标注质量的方法，包括多次测试所需参与者数量及参与者在不同任务间表现的关联性。在模拟有限金标准图像标注的设置中，我们验证了使用完整金标准计算置信分数的可行性：通过基于贡献者个体评估的加权因子，与病理学家标注的分散金标准进行多数表决比对。结论为数字病理学时代获取精准标注的众包方案提供了任务设计与质量控制指南。
作者：
Anne Grote，Nadine S. Schaadt，Germain Forestier，Cédric Wemmert，Friedrich Feuerhake
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