論文の概要: A multi-institutional pediatric dataset of clinical radiology MRIs by the Children's Brain Tumor Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01413v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 20:09:33.919558
• Title: A multi-institutional pediatric dataset of clinical radiology MRIs by the Children's Brain Tumor Network
• Title（参考訳）: 小児脳腫瘍ネットワークによる臨床放射線画像の多施設的分析
• Authors: Ariana M. Familiar, Anahita Fathi Kazerooni, Hannah Anderson, Aliaksandr Lubneuski, Karthik Viswanathan, Rocky Breslow, Nastaran Khalili, Sina Bagheri, Debanjan Haldar, Meen Chul Kim, Sherjeel Arif, Rachel Madhogarhia, Thinh Q. Nguyen, Elizabeth A. Frenkel, Zeinab Helili, Jessica Harrison, Keyvan Farahani, Marius George Linguraru, Ulas Bagci, Yury Velichko, Jeffrey Stevens, Sarah Leary, Robert M. Lober, Stephani Campion, Amy A. Smith, Denise Morinigo, Brian Rood, Kimberly Diamond, Ian F. Pollack, Melissa Williams, Arastoo Vossough, Jeffrey B. Ware, Sabine Mueller, Phillip B. Storm, Allison P. Heath, Angela J. Waanders, Jena V. Lilly, Jennifer L. Mason, Adam C. Resnick, Ali Nabavizadeh
• Abstract要約: 我々は,1,526人の脳腫瘍患者の定期治療によって得られた,23,101個の多パラメータMRI検査の大規模データセットを提供する。 これには、様々ながん診断における縦方向MRI、関連する患者レベル臨床情報、デジタル病理スライド、および組織遺伝子型およびオミクスデータが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.562299138758103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pediatric brain and spinal cancers remain the leading cause of cancer-related death in children. Advancements in clinical decision-support in pediatric neuro-oncology utilizing the wealth of radiology imaging data collected through standard care, however, has significantly lagged other domains. Such data is ripe for use with predictive analytics such as artificial intelligence (AI) methods, which require large datasets. To address this unmet need, we provide a multi-institutional, large-scale pediatric dataset of 23,101 multi-parametric MRI exams acquired through routine care for 1,526 brain tumor patients, as part of the Children's Brain Tumor Network. This includes longitudinal MRIs across various cancer diagnoses, with associated patient-level clinical information, digital pathology slides, as well as tissue genotype and omics data. To facilitate downstream analysis, treatment-na\"ive images for 370 subjects were processed and released through the NCI Childhood Cancer Data Initiative via the Cancer Data Service. Through ongoing efforts to continuously build these imaging repositories, our aim is to accelerate discovery and translational AI models with real-world data, to ultimately empower precision medicine for children.
• Abstract（参考訳）: 小児脳と脊髄がんは、子供のがん関連死の主要な原因である。 しかし, 標準治療を通じて収集した放射線画像データを利用した小児神経腫瘍学における臨床的決定支援の進歩は, 他の領域に大きく影響している。 このようなデータは、大規模なデータセットを必要とする人工知能(AI)メソッドのような予測分析での使用に適しています。 我々は,小児脳腫瘍ネットワークの一環として,1,526人の脳腫瘍患者の定期治療を通じて取得した23,101個の多パラメータMRI検査の多施設的,大規模データセットを提供する。 これには、様々ながん診断における縦方向MRI、関連する患者レベル臨床情報、デジタル病理スライド、および組織遺伝子型およびオミクスデータが含まれる。 下流解析を容易にするために,nci小児がんデータイニシアチブを通じて,370名の患者に対する治療用na\"iveイメージを処理し,公開した。 これらの画像レポジトリを継続的に構築する取り組みを通じて、現実世界のデータによる発見と翻訳AIモデルを加速し、究極的には子供の精密医療を強化することを目的としています。

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