SMC-LUD:用于肝细胞癌和血瘤分类的大规模B模式肝超声数据集
Jisoo Tak1,2, Ryoung-Eun Ko3, Ryan Donghan Kwon4
1Department of MetaBioBealth, Institute for Cross-disciplinary Studies, Sungkyunkwan University, Suwon, South Korea.
Scientific data
|March 12, 2026
概括
一个由5385张肝脏超声波图像组成的新数据集有助于肝细胞癌 (HCC) 的分类. 本资源支持人工智能开发用于肝癌诊断.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学瘤学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 通过超声波对肝脏病变进行准确的分类是困难的.
- 缺乏大型,注释良好的超声波数据集,用于肝损伤的分类.
研究的目的:
- 为了介绍三星医疗中心 - 肝脏超声波数据集 (SMC-LUD).
- 为开发和验证用于肝癌诊断的AI模型提供宝贵的资源.
主要方法:
- 从1021名患者 (2015-2024) 收集了5385张B模式肝脏超声波图像.
- 图像被分类为肝细胞癌 (2,716) 和血管瘤 (2,669).
- 通过组织病理学确认 (HCC) 和放射性诊断 (血管瘤),通过放射科医生和病理学家验证,确保诊断准确性.
主要成果:
- 建立了SMC-LUD,这是一个公开可用的数据集.
- 数据集包括5385张匿名图像,患者级组织.
- 包含经经组织病理学确认的HCC和经放射学诊断的血瘤病例.
结论:
- 该SMC-LUD解决了注肝超声数据的稀缺问题.
- 这一数据集将促进深度学习模型的发展,用于肝癌查和诊断.
