在手术期间脑瘤超声波图像的开放访问细分
Bahareh Behboodi1,2, Francois-Xavier Carton3, Matthieu Chabanas3
1Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Canada.
Medical physics
|July 24, 2024
概括
一个新的数据集,RESECT-SEG,提供了经过验证的大脑结构的细分从手术内超声波图像. 本资源旨在通过更好地开发图像处理方法来改进神经外科规划和瘤切除技术.
科学领域:
- 神经外科 神经外科
- 医疗成像医学成像
- 计算机辅助手术 计算机辅助手术
背景情况:
- 磁共振 (MR) 和超声波 (US) 图像的准确细分和记录对于有效的脑瘤手术规划和切除至关重要.
- 这些图像处理技术的验证受到缺乏高质量,公开可用的地面真相数据的阻碍.
研究的目的:
- 介绍RESECT-SEG数据集,这是一个来自RESECT数据集的脑结构细分的新型集合.
- 促进神经外科手术中图像处理技术的更严格的开发和评估.
主要方法:
- 该RESECT-SEG数据集包括23名患者的手术内美国 (iUS) 图像中的瘤组织,,脑和切除腔的细分.
- 这些细分被两个经验丰富的神经外科医生精心验证.
- 该数据集可以通过OSF开放科学平台以3D NIFTI格式访问.
主要成果:
- 该RESECT-SEG数据集提供了从现实世界的临床iUS数据中验证的,高质量的关键大脑结构的细分.
- 该数据集解决了基础真相信息的稀缺性,用于验证神经外科图像处理技术.
结论:
- RESECT-SEG数据集是开发和评估神经外科手术细分和注册算法的宝贵资源.
- 预计其利用将增强图像指导并改善脑瘤切除程序中的手术结果.
