論文の概要: CirrMRI600+: Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16296v1
• Date: Sun, 06 Oct 2024 20:24:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:29.627248
• Title: CirrMRI600+: Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver
• Title（参考訳）: CirrMRI600+:大規模なMRIコレクションと肝硬変の分離
• Authors: Debesh Jha, Onkar Kishor Susladkar, Vandan Gorade, Elif Keles, Matthew Antalek, Deniz Seyithanoglu, Timurhan Cebeci, Halil Ertugrul Aktas, Gulbiz Dagoglu Kartal, Sabahattin Kaymakoglu, Sukru Mehmet Erturk, Yuri Velichko, Daniela Ladner, Amir A. Borhani, Alpay Medetalibeyoglu, Gorkem Durak, Ulas Bagci,
• Abstract要約: 肝硬変 (肝硬変) は, 肝疾患終末期の肝硬変であり, 広範な線維化と結節再生を特徴とする。 末期硬変の早期診断と治療は重要な臨床課題である。 Deep Learning (DL)は、MRIスキャンで肝硬変を自動分類し、認識するための有望なソリューションを提供する。 CirrMRI600+は肝硬変に対する注釈付きセグメンテーションラベルを用いた腹部MRIの広範なデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3157208364269697
• License:
• Abstract: Liver cirrhosis, the end stage of chronic liver disease, is characterized by extensive bridging fibrosis and nodular regeneration, leading to an increased risk of liver failure, complications of portal hypertension, malignancy and death. Early diagnosis and management of end-stage cirrhosis are significant clinical challenges. Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely available, non-invasive imaging technique for cirrhosis assessment. However, the stage of liver fibrosis cannot be easily differentiated. Moreover, the fibrotic liver tissue (cirrhotic liver) causes significant change in liver enhancement, morphology and signal characteristics, which poses substantial challenges for the development of computer-aided diagnostic applications. Deep learning (DL) offers a promising solution for automatically segmenting and recognizing cirrhotic livers in MRI scans, potentially enabling fibrosis stage classification. However, the lack of datasets specifically focused on cirrhotic livers has hindered progress. CirrMRI600+ addresses this critical gap. This extensive dataset, the first of its kind, comprises 628 high-resolution abdominal MRI scans (310 T1-weighted and 318 T2-weighted, totaling nearly 40,000 slices) with annotated segmentation labels for cirrhotic livers. Unlike previous datasets, CirrMRI600+ specifically focuses on cirrhotic livers, capturing the complexities of this disease state. The link to the dataset is made publicly available at: https://osf.io/cuk24/. We also share 11 baseline deep learning segmentation methods used in our rigorous benchmarking experiments: https://github.com/NUBagciLab/CirrMRI600Plus.
• Abstract（参考訳）: 肝硬変は,肝不全,門脈圧亢進,悪性度,死亡のリスクが高くなった。 末期硬変の早期診断と治療は重要な臨床課題である。 磁気共鳴画像(MRI)は、肝硬変の診断に広く用いられる非侵襲的画像診断技術である。 しかし、肝線維化の段階は容易に区別できない。 さらに、線維性肝組織(肝硬変性肝)は、肝臓の増強、形態、信号特性に著しい変化をもたらし、コンピュータ支援診断アプリケーションの開発に重大な課題をもたらす。 Deep Learning (DL)は、MRIスキャンで肝硬変を自動分類し、認識するための有望なソリューションを提供する。 しかし、肝硬変に特に焦点を絞ったデータセットの欠如は、進歩を妨げている。 CirrMRI600+はこの限界に対処する。 このデータセットは628個の高分解能腹部MRIスキャン(310 T1-weighted)、318個のT2-weighted(合計4万スライス)と、肝硬変に対する注釈付きセグメンテーションラベルから構成される。 これまでのデータセットとは異なり、CirMRI600+は肝硬変に特化しており、この疾患状態の複雑さを捉えている。 データセットへのリンクは、https://osf.io/cuk24/で公開されている。 また、厳格なベンチマーク実験で使用される11のベースラインディープラーニングセグメンテーション方法も公開しています。

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