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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16296v2
• Date: Wed, 07 May 2025 20:38:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 15:15:32.13298
• Title: Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver
• Title（参考訳）: 肝硬変に対する大規模なMRI収集と分枝術
• 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: 肝硬変は慢性肝疾患の最終段階であり,広範な線維化と結節再生を特徴とする。 肝硬変解析は, 形態変化と異種信号の特徴により, 重大な課題を呈している。 今回,628個の高分解能腹部MRI画像からなるCirrMRI600+について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3157208364269697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Liver cirrhosis represents the end stage of chronic liver disease, characterized by extensive fibrosis and nodular regeneration that significantly increases mortality risk. While magnetic resonance imaging (MRI) offers a non-invasive assessment, accurately segmenting cirrhotic livers presents substantial challenges due to morphological alterations and heterogeneous signal characteristics. Deep learning approaches show promise for automating these tasks, but progress has been limited by the absence of large-scale, annotated datasets. Here, we present CirrMRI600+, the first comprehensive dataset comprising 628 high-resolution abdominal MRI scans (310 T1-weighted and 318 T2-weighted sequences, totaling nearly 40,000 annotated slices) with expert-validated segmentation labels for cirrhotic livers. The dataset includes demographic information, clinical parameters, and histopathological validation where available. Additionally, we provide benchmark results from 11 state-of-the-art deep learning experiments to establish performance standards. CirrMRI600+ enables the development and validation of advanced computational methods for cirrhotic liver analysis, potentially accelerating progress toward automated Cirrhosis visual staging and personalized treatment planning.
• Abstract（参考訳）: 肝硬変は慢性肝疾患の終末期を表わし、広範な線維化と結節再生を特徴とし、死亡リスクを著しく増大させる。 MRI(MRI)は非侵襲的評価を提供するが、肝硬変の正確な分画は形態変化や異種信号の特徴による重大な課題を呈する。 ディープラーニングアプローチはこれらのタスクを自動化することを約束するが、大規模な注釈付きデータセットがないため、進歩は制限されている。 今回,628個の高分解能腹部MRIスキャン(310 T1-weighted,318 T2-weighted sequences, total 40,000 annotated slices, and expert-validated segmentation labels for cirrhotic livers。 データセットには、人口統計情報、臨床パラメータ、病理学的検証が含まれる。 さらに,11種類の最先端ディープラーニング実験のベンチマーク結果も提供し,性能基準を確立する。 CirrMRI600+は肝硬変解析のための高度な計算手法の開発と検証を可能にする。

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