論文の概要: ECPC-IDS:A benchmark endometrail cancer PET/CT image dataset for
evaluation of semantic segmentation and detection of hypermetabolic regions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08313v3
- Date: Wed, 11 Oct 2023 13:55:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 03:22:43.719453
- Title: ECPC-IDS:A benchmark endometrail cancer PET/CT image dataset for
evaluation of semantic segmentation and detection of hypermetabolic regions
- Title（参考訳）: ECPC-IDS:超代謝領域のセグメンテーションと検出のためのベンチマーク内膜癌PET/CT画像データセット
- Authors: Dechao Tang, Tianming Du, Deguo Ma, Zhiyu Ma, Hongzan Sun, Marcin
Grzegorzek, Huiyan Jiang, Chen Li
- Abstract要約: 子宮内膜癌は女性の生殖系において最も一般的な腫瘍の1つである。
このデータセットは、多数の画像を持つ子宮内膜癌の最初の公開データセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.420919215687338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Endometrial cancer is one of the most common tumors in the female
reproductive system and is the third most common gynecological malignancy that
causes death after ovarian and cervical cancer. Early diagnosis can
significantly improve the 5-year survival rate of patients. With the
development of artificial intelligence, computer-assisted diagnosis plays an
increasingly important role in improving the accuracy and objectivity of
diagnosis, as well as reducing the workload of doctors. However, the absence of
publicly available endometrial cancer image datasets restricts the application
of computer-assisted diagnostic techniques.In this paper, a publicly available
Endometrial Cancer PET/CT Image Dataset for Evaluation of Semantic Segmentation
and Detection of Hypermetabolic Regions (ECPC-IDS) are published. Specifically,
the segmentation section includes PET and CT images, with a total of 7159
images in multiple formats. In order to prove the effectiveness of segmentation
methods on ECPC-IDS, five classical deep learning semantic segmentation methods
are selected to test the image segmentation task. The object detection section
also includes PET and CT images, with a total of 3579 images and XML files with
annotation information. Six deep learning methods are selected for experiments
on the detection task.This study conduct extensive experiments using deep
learning-based semantic segmentation and object detection methods to
demonstrate the differences between various methods on ECPC-IDS. As far as we
know, this is the first publicly available dataset of endometrial cancer with a
large number of multiple images, including a large amount of information
required for image and target detection. ECPC-IDS can aid researchers in
exploring new algorithms to enhance computer-assisted technology, benefiting
both clinical doctors and patients greatly.
- Abstract（参考訳）: 子宮内膜癌は女性の生殖系で最も一般的な腫瘍の1つであり、卵巣癌と子宮頸癌の後死を引き起こす3番目に一般的な婦人科悪性腫瘍である。
早期診断は5年生存率を大幅に向上させる。
人工知能の開発により、コンピュータ支援診断は診断の正確性と客観性を向上し、医師の作業量を減らす上で、ますます重要な役割を担っている。
しかし, 子宮内膜癌画像データセットの欠如は, コンピュータ支援診断技術の応用を制限している。本論文では, セマンティックセグメンテーション評価用PET/CT画像データセット(ECPC-IDS)を公表する。
具体的には、セグメンテーション部はPETおよびCT画像を含み、合計7159の画像を複数のフォーマットで表示する。
ECPC-IDSにおけるセグメンテーション手法の有効性を証明するため、画像セグメンテーションタスクをテストするために、5つの古典的なディープラーニングセグメンテーション手法を選択した。
オブジェクト検出部はまた、PETおよびCT画像を含み、合計3579の画像とアノテーション情報付きXMLファイルを含む。
本研究は、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出手法を用いて、ECPC-IDSにおける様々な方法の違いを実証する広範囲な実験を行う。
われわれが知る限り、このデータセットは、多数の画像を持つ子宮内膜癌の最初の公開データセットであり、画像とターゲット検出に必要な大量の情報を含んでいる。
ecpc-idsは、研究者がコンピュータ支援技術を強化する新しいアルゴリズムを探求するのに役立つ。
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