論文の概要: ISLES 2024: The first longitudinal multimodal multi-center real-world dataset in (sub-)acute stroke

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11142v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 18:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:16:53.890858
• Title: ISLES 2024: The first longitudinal multimodal multi-center real-world dataset in (sub-)acute stroke
• Title（参考訳）: ISLES 2024: (sub-)acute strokeにおける最初の長手マルチモーダルマルチセンタ実世界データセット
• Authors: Evamaria O. Riedel, Ezequiel de la Rosa, The Anh Baran, Moritz Hernandez Petzsche, Hakim Baazaoui, Kaiyuan Yang, David Robben, Joaquin Oscar Seia, Roland Wiest, Mauricio Reyes, Ruisheng Su, Claus Zimmer, Tobias Boeckh-Behrens, Maria Berndt, Bjoern Menze, Benedikt Wiestler, Susanne Wegener, Jan S. Kirschke,
• Abstract要約: ストロークは世界的死亡率と死亡率の主要な原因であり、社会経済的重荷を負っている。 脳卒中画像から有意義で再現可能な脳機能のモデルを抽出できる機械学習アルゴリズムを開発する。 このデータセットは, 血管造影と灌流による急性CT像, 2～9日間の経過観察, 急性期, 慢性期の臨床データなど, 経時的脳梗塞の包括的データとして初めて提供された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7919032539697444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Stroke remains a leading cause of global morbidity and mortality, placing a heavy socioeconomic burden. Over the past decade, advances in endovascular reperfusion therapy and the use of CT and MRI imaging for treatment guidance have significantly improved patient outcomes and are now standard in clinical practice. To develop machine learning algorithms that can extract meaningful and reproducible models of brain function for both clinical and research purposes from stroke images - particularly for lesion identification, brain health quantification, and prognosis - large, diverse, and well-annotated public datasets are essential. While only a few datasets with (sub-)acute stroke data were previously available, several large, high-quality datasets have recently been made publicly accessible. However, these existing datasets include only MRI data. In contrast, our dataset is the first to offer comprehensive longitudinal stroke data, including acute CT imaging with angiography and perfusion, follow-up MRI at 2-9 days, as well as acute and longitudinal clinical data up to a three-month outcome. The dataset includes a training dataset of n = 150 and a test dataset of n = 100 scans. Training data is publicly available, while test data will be used exclusively for model validation. We are making this dataset available as part of the 2024 edition of the Ischemic Stroke Lesion Segmentation (ISLES) challenge (https://www.isles-challenge.org/), which continuously aims to establish benchmark methods for acute and sub-acute ischemic stroke lesion segmentation, aiding in creating open stroke imaging datasets and evaluating cutting-edge image processing algorithms.
• Abstract（参考訳）: ストロークは世界的死亡率と死亡率の主要な原因であり、社会経済的重荷を負っている。 過去10年間で、血管再灌流療法の進歩と、CTおよびMRIによる治療指導が患者の成績を大幅に改善し、現在、臨床実践において標準的なものとなっている。 脳卒中画像(特に病変の同定、脳の健康状態の定量化、予後)から脳機能の有意義で再現可能なモデルを抽出できる機械学習アルゴリズムを開発する。 以前、(サブ)急性ストロークデータを持つ少数のデータセットしか利用できなかったが、いくつかの大規模で高品質なデータセットが最近公開された。 しかし、これらの既存のデータセットはMRIデータのみを含む。 対照的に,我々のデータセットは,血管造影と灌流による急性CT像,2～9日間の経過観察,急性期および慢性期の臨床データなど,脳梗塞の包括的データを初めて提供した。 データセットには、n = 150のトレーニングデータセットと、n = 100スキャンのテストデータセットが含まれている。 トレーニングデータは公開されており、テストデータはモデルの検証にのみ使用される。 Ischemic Stroke Lesion Segmentation (ISLES) Challenge (https://www.isles-challenge.org/)の2024エディションの一部として、このデータセットを利用可能にしています。

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