論文の概要: SynthRAD2023 Grand Challenge dataset: generating synthetic CT for
radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16320v1
- Date: Tue, 28 Mar 2023 21:38:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 16:42:43.086473
- Title: SynthRAD2023 Grand Challenge dataset: generating synthetic CT for
radiotherapy
- Title（参考訳）: SynthRAD2023 グランドチャレンジデータセット:放射線治療のための合成CTの作成
- Authors: Adrian Thummerer, Erik van der Bijl, Arthur Jr Galapon, Joost JC
Verhoeff, Johannes A Langendijk, Stefan Both, Cornelis (Nico) AT van den
Berg, Matteo Maspero
- Abstract要約: 本稿では,厳密に登録されたCBCTおよびMRI画像を用いた脳・骨盤CT画像のデータセットについて述べる。
このデータセットは、オランダの3つの大学医療センターの540人の脳と540人の骨盤放射線治療患者のCT、CBCT、MRIで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Medical imaging has become increasingly important in diagnosing and
treating oncological patients, particularly in radiotherapy. Recent advances in
synthetic computed tomography (sCT) generation have increased interest in
public challenges to provide data and evaluation metrics for comparing
different approaches openly. This paper describes a dataset of brain and pelvis
computed tomography (CT) images with rigidly registered CBCT and MRI images to
facilitate the development and evaluation of sCT generation for radiotherapy
planning.
Acquisition and validation methods: The dataset consists of CT, CBCT, and MRI
of 540 brains and 540 pelvic radiotherapy patients from three Dutch university
medical centers. Subjects' ages ranged from 3 to 93 years, with a mean age of
60. Various scanner models and acquisition settings were used across patients
from the three data-providing centers. Details are available in CSV files
provided with the datasets.
Data format and usage notes: The data is available on Zenodo
(https://doi.org/10.5281/zenodo.7260705) under the SynthRAD2023 collection. The
images for each subject are available in nifti format.
Potential applications: This dataset will enable the evaluation and
development of image synthesis algorithms for radiotherapy purposes on a
realistic multi-center dataset with varying acquisition protocols. Synthetic CT
generation has numerous applications in radiation therapy, including diagnosis,
treatment planning, treatment monitoring, and surgical planning.
- Abstract（参考訳）: 目的: 腫瘍患者の診断と治療, 特に放射線治療において, 画像診断がますます重要になっている。
合成ct(sct)生成の最近の進歩は、異なるアプローチをオープンに比較するためのデータと評価指標を提供するパブリックな課題に対する関心を高めている。
本稿では,放射線治療計画のための sCT の生成と評価を容易にするため,厳格に登録された CBCT 画像と MRI 画像を用いた脳・骨盤CT 画像のデータセットについて述べる。
取得と検証方法: このデータセットは、オランダの3つの大学医療センターから540個の脳と540個の骨盤放射線治療患者のCT、CBCT、MRIから成り立っている。
年齢は3歳から93歳まで変化し、平均年齢は60歳であった。
様々なスキャナーモデルと取得設定が3つのデータ提供センターの患者間で使用された。
詳細はデータセットを備えたCSVファイルで確認できる。
データはsynthrad2023のコレクションでzenodo(https://doi.org/10.5281/zenodo.7260705)で利用可能である。
各主題のイメージは nifti フォーマットで利用可能である。
潜在的な応用: このデータセットは、様々な取得プロトコルを持つ現実的なマルチセンターデータセット上で、放射線治療目的の画像合成アルゴリズムの評価と開発を可能にする。
合成CT生成は、診断、治療計画、治療モニタリング、手術計画など、放射線治療に多くの応用がある。
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