乳がんDCEDL：2,070人の標準化された深層学習対応DCE-MRIデータセット

科学分野:

• 腫瘍学
• 医用画像
• 人工知能

背景:

• ダイナミック造影MRI（DCE-MRI）は、乳がん治療効果の評価に不可欠です。
• 現在の深層学習の進歩は、標準化されたマルチセンター画像データセットの欠如によって妨げられています。

研究 の 目的:

• 前処理3D DCE-MRIスキャンからなる、新規かつ大規模な深層学習対応データセットであるBreastDCEDLを紹介すること。
• 乳がんの治療応答予測と分析のための高度なAIモデルの開発を促進すること。

主な方法:

• 3つのコホート（I-SPY1、I-SPY2、Duke）からの2,070人の患者の3D DCE-MRIスキャンをコンパイルしました。
• DICOMファイルを標準化された3D NIfTI形式に変換し、データの整合性と解像度を確保しました。
• 統一された腫瘍アノテーション（マスク/バウンディングボックス）を統合し、pCR、HR、HER2ステータスを含む臨床メタデータを調和させました。

主要な成果:

• BreastDCEDLデータセットには、治療前の3D DCE-MRIスキャンを持つ2,070人の患者が含まれています。
• pCRが利用可能な1,452人の患者を含む、包括的なアノテーションと臨床データが含まれています。
• 堅牢なモデル評価を保証するために、事前に定義されたバランスの取れたトレーニング-検証-テスト分割が含まれています。

結論:

• BreastDCEDLは、乳がん研究のための公開画像リソースにおける重大なギャップに対処します。
• このデータセットと付随するツールは、腫瘍学におけるAI主導の予測モデルの開発を可能にします。
• 乳がん患者のケアと転帰の改善に向けたコミュニティ主導のAI研究を促進します。