論文の概要: RCdpia: A Renal Carcinoma Digital Pathology Image Annotation dataset based on pathologists
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11211v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 13:23:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 17:56:21.652877
- Title: RCdpia: A Renal Carcinoma Digital Pathology Image Annotation dataset based on pathologists
- Title（参考訳）: 腎癌画像アノテーションデータセットRCdpia
- Authors: Qingrong Sun, Weixiang Zhong, Jie Zhou, Chong Lai, Xiaodong Teng, Maode Lai,
- Abstract要約: 腫瘍領域と隣接領域(RCdpia)を個別にラベル付けしたTCGAデジタル病理データセットを作成した。
このデータセットはhttp://39.171.241.18:8888/RCdpia/で公開されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.79279940958727
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The annotation of digital pathological slide data for renal cell carcinoma is of paramount importance for correct diagnosis of artificial intelligence models due to the heterogeneous nature of the tumor. This process not only facilitates a deeper understanding of renal cell cancer heterogeneity but also aims to minimize noise in the data for more accurate studies. To enhance the applicability of the data, two pathologists were enlisted to meticulously curate, screen, and label a kidney cancer pathology image dataset from The Cancer Genome Atlas Program (TCGA) database. Subsequently, a Resnet model was developed to validate the annotated dataset against an additional dataset from the First Affiliated Hospital of Zhejiang University. Based on these results, we have meticulously compiled the TCGA digital pathological dataset with independent labeling of tumor regions and adjacent areas (RCdpia), which includes 109 cases of kidney chromophobe cell carcinoma, 486 cases of kidney clear cell carcinoma, and 292 cases of kidney papillary cell carcinoma. This dataset is now publicly accessible at http://39.171.241.18:8888/RCdpia/. Furthermore, model analysis has revealed significant discrepancies in predictive outcomes when applying the same model to datasets from different centers. Leveraging the RCdpia, we can now develop more precise digital pathology artificial intelligence models for tasks such as normalization, classification, and segmentation. These advancements underscore the potential for more nuanced and accurate AI applications in the field of digital pathology.
- Abstract（参考訳）: 腎細胞癌に対するデジタル病理スライドデータのアノテーションは、腫瘍の異種性に起因する人工知能モデルの正しい診断に重要である。
このプロセスは、腎細胞癌の不均一性をより深く理解するだけでなく、より正確な研究のためにデータのノイズを最小限にすることを目的としている。
データの適用性を高めるため、2人の病理学者がThe Cancer Genome Atlas Program (TCGA)データベースから、腎臓がんの病理画像データセットを慎重にキュレートし、スクリーニングし、ラベル付けした。
その後、江江大学第一附属病院の付加データセットに対して注釈付きデータセットを検証するためにResnetモデルが開発された。
以上より, 腎色素細胞癌109例, 腎クリア細胞癌486例, 腎乳頭細胞癌292例を対象とし, 腫瘍領域と隣接領域を独立にラベル付けしたTCGAデジタル病理データセットを精査した。
このデータセットはhttp://39.171.241.18:8888/RCdpia/で公開されている。
さらに、モデル解析により、異なるセンターのデータセットに同じモデルを適用する場合、予測結果に顕著な違いが明らかになった。
RCdpiaを活用することで、正規化、分類、セグメンテーションといったタスクのためのより正確なデジタル病理人工知能モデルを開発することができる。
これらの進歩は、デジタル病理学の分野でより微妙で正確なAI応用の可能性を強調している。
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