隆德探针 - 隆德前列腺放射治疗 开放基准和评估数据集
Viktor Rogowski1,2, Lars E Olsson1,3, Jonas Scherman1
1Radiation Physics, Department of Hematology, Oncology, and Radiation Physics, Skåne University Hospital, Lund, Sweden.
Scientific data
|April 11, 2025
概括
一个新的数据集通过为432名患者提供MRI/CT图像和细分来帮助前列腺癌放射治疗研究. 它支持自动化规划,细分和深度学习模型不确定性分析.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 前列腺癌的放射治疗需要使用CT和/或MRI准确细分目标体积和有风险的器官 (OAR).
- 手动细分,黄金标准,是耗时和劳动密集型,阻碍机器学习应用程序.
研究的目的:
- 为前列腺癌放射治疗研究提供全面的,公开可用的临床数据集.
- 促进自动化治疗规划,细分精度和深度学习模型不确定性评估方面的进步.
主要方法:
- 对432名前列腺癌患者的MRI和合成CT (sCT) 图像,细分和剂量分布的数据集被编制.
- 一个扩展的数据集包括35名患者的深度学习 (DL) 分段,不确定性地图和专家调整的分段.
主要成果:
- 该数据集为培训和验证放射治疗中的机器学习模型提供了宝贵的资源.
- 它使得对自动细分,观察者间变异性和DL模型不确定性量化的研究成为可能.
结论:
- 这一公开可访问的数据集加速了医学成像和前列腺癌放射治疗的研究.
- 它支持开发更高效,更准确的自动化放射治疗治疗计划系统.


