Abstract B026: Artificial Intelligence Apps for Medical Image Analysis using pyCERR and Cancer Genomics Cloud
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: This work introduces cloud-based Apps for Artificial Intelligence analyses of medical images using NCI-funded Cancer Genomics Cloud (CGC) and Python-based Computational Environment for Radiological Research (pyCERR) platform. It fills the need for a ready to use software for applying AI models to medical images without requiring software and hardware resource setup from the end user. Methods: The components of the framework consist of: (i) AI Apps: Analysis workflows involving AI models are packaged as “apps” that are launched in Docker environments and can be configured to use hardware resources from commercial cloud providers like AWS, GCP and Azure. Apps are defined in Common Workflow Language (CWL) and multiple CWL tasks can be chained together in a workflow definition. These Apps are initiated as tasks in the cloud within the CGC - Seven Bridges web portal or externally from users’ local hardware using their API via Python or command line. These apps along with the required data are organized into projects on CGC; and shared with other users on the platform for their use. (ii) Data I/O: The framework allows datasets to be downloaded from public repositories such as TCIA, IDC, Zenodo as well as XNAT instances by using APIs to download images. The CGC-API provides upload and download from users’ local hardware to CGC, allowing easy transfer of user data for AI inference. Trained AI model weights are hosted in access-controlled Box software at our institution and made available to Apps on-demand. Additionally, users can store and programmatically access data on cloud storage provided by GCP and AWS. (iii) Analysis software: GNU-GPL copyright pyCERR, a Python-based computational platform enables researchers to organize, access, and transform metadata from high dimensional, multi-modal datasets. pyCERR provides an extensible data structure for metadata from commonly used Radiological imaging file formats and Napari-based Viewer to allow for multi-modal visualization and programmatic access to graphical user interface objects. Analysis modules in pyCERR provide image segmentation, radiomics, Dynamic Contrast Enhanced MRI features, radiotherapy dose-volume histogram-based features, and normal tissue complication and tumor control models for radiotherapy. Image processing utilities are provided to help train and infer convolutional neural network-based models for image segmentation, registration and transformation. Results: The framework provides access to AI models clinically used at our institution for research, non-commercial use. These include segmentation inference for various treatment sites of Organs at Risk in radiotherapy treatment planning, lung tumor nodules and deformable image registration for abdominal MRI in the form of Apps hosted in a CGC project. Conclusion: In summary, the presented framework facilitates reproducible deployment of radiological image analyses by pre-configuring components of analyses including hardware resources and computation. Citation Format: Aditya Apte, Eve LoCastro, Aditi Iyer, Sharif Elguindi, Jue Jiang, Jung Hun Oh, Harini Veeraraghavan, Amita Shukla-Dave, Joseph O. Deasy. Artificial Intelligence Apps for Medical Image Analysis using pyCERR and Cancer Genomics Cloud [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B026.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».