IVUS Complication Annotation Tool Guidelines

Commands

• Run App: streamlit run app.py
• Install Dependencies: pip install -r requirements.txt
• Lint: pylint app.py

Project Overview

循環器内科医がIVUS（血管内超音波）画像を確認し、No reflow / Slow flow の合併症リスクを予測・アノテーションするためのローカルWebアプリケーション。

Tech Stack

• Language: Python 3.10+
• Framework: Streamlit
• Libraries: Pandas, Pillow (PIL), Watchdog (for Streamlit auto-reload)
• Data Storage: CSV (Local file system)

Architecture & File Structure

• app.py: アプリケーションのメインロジック。UI描画、データ処理を全て担当。
• data/: 画像データ格納ディレクトリ。
  • 構造: data/{case_id}/*.jpg (各症例フォルダ内に連番JPEG画像)
• annotations.csv: アノテーション結果の保存先。
  • Encoding: utf-8-sig (Excelでの日本語文字化け防止のため必須)

Code Style & Conventions

• Naming: 変数名・関数名は英語（スネークケース）、UIの表示ラベルは日本語とする。
• Type Hinting: 可能な限りPythonの型ヒントを使用する。
• Error Handling: 画像読み込みエラーやファイルアクセス権限エラーを適切にハンドリングする。

Annotation Specifications (Important)

アプリ内で実装すべきアノテーション項目と選択肢は以下の通り固定する。

1. 合併症予測 (Prediction)
   • UI: Radio Button
   • Options: "なし", "あり"
2. 確信度 (Confidence)
   • UI: Slider
   • Range: 0 - 100 (%)
3. 判断根拠 (Reasons)
   • UI: Checkboxes (Multiple selection)
   • Options:
     • "石灰化プラークが多い"
     • "石灰化プラークが少ない"
     • "減衰プラークが多い"
     • "減衰プラークが少ない"
     • "その他（記述）"
4. 自由記述 (Comments)
   • UI: Text Area
   • Input: 自由入力

Data Management Rules

• CSV保存時は「追記モード」を使用し、既存データを消さないこと。
• 保存カラム順序: timestamp, case_id, prediction, confidence, reasons, comment, annotator