論文の概要: TrackRAD2025 challenge dataset: Real-time tumor tracking for MRI-guided radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19119v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 20:14:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:54:17.684281
- Title: TrackRAD2025 challenge dataset: Real-time tumor tracking for MRI-guided radiotherapy
- Title（参考訳）: TrackRAD2025 Challenge data: Real-time tumor tracking for MRI-guided radiotherapy
- Authors: Yiling Wang, Elia Lombardo, Adrian Thummerer, Tom Blöcker, Yu Fan, Yue Zhao, Christianna Iris Papadopoulou, Coen Hurkmans, Rob H. N. Tijssen, Pia A. W. Görts, Shyama U. Tetar, Davide Cusumano, Martijn P. W. Intven, Pim Borman, Marco Riboldi, Denis Dudáš, Hilary Byrne, Lorenzo Placidi, Marco Fusella, Michael Jameson, Miguel Palacios, Paul Cobussen, Tobias Finazzi, Cornelis J. A. Haasbeek, Paul Keall, Christopher Kurz, Guillaume Landry, Matteo Maspero,
- Abstract要約: このデータセットは、6つのセンターから585人の患者に2D cine MRIの矢状画像から作成されている。
より正確な運動管理と適応的な治療戦略を可能にすることにより、このデータセットは放射線治療の分野を著しく前進させる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.45070347370137
- License:
- Abstract: Purpose: Magnetic resonance imaging (MRI) to visualize anatomical motion is becoming increasingly important when treating cancer patients with radiotherapy. Hybrid MRI-linear accelerator (MRI-linac) systems allow real-time motion management during irradiation. This paper presents a multi-institutional real-time MRI time series dataset from different MRI-linac vendors. The dataset is designed to support developing and evaluating real-time tumor localization (tracking) algorithms for MRI-guided radiotherapy within the TrackRAD2025 challenge (https://trackrad2025.grand-challenge.org/). Acquisition and validation methods: The dataset consists of sagittal 2D cine MRIs in 585 patients from six centers (3 Dutch, 1 German, 1 Australian, and 1 Chinese). Tumors in the thorax, abdomen, and pelvis acquired on two commercially available MRI-linacs (0.35 T and 1.5 T) were included. For 108 cases, irradiation targets or tracking surrogates were manually segmented on each temporal frame. The dataset was randomly split into a public training set of 527 cases (477 unlabeled and 50 labeled) and a private testing set of 58 cases (all labeled). Data Format and Usage Notes: The data is publicly available under the TrackRAD2025 collection: https://doi.org/10.57967/hf/4539. Both the images and segmentations for each patient are available in metadata format. Potential Applications: This novel clinical dataset will enable the development and evaluation of real-time tumor localization algorithms for MRI-guided radiotherapy. By enabling more accurate motion management and adaptive treatment strategies, this dataset has the potential to advance the field of radiotherapy significantly.
- Abstract（参考訳）: 目的: 放射線治療で癌患者を治療する際には, 解剖学的動きを可視化するMRIがますます重要になっている。
ハイブリッドMRI-リニア加速器(MRI-linac)システムは、照射中のリアルタイムモーション管理を可能にする。
本稿では,異なるMRIライナックベンダーによる複数施設のリアルタイムMRI時系列データセットを提案する。
このデータセットは、TrackRAD2025チャレンジ(https://trackrad2025.grand-challenge.org/)の中でMRI誘導放射線治療のためのリアルタイム腫瘍局在(追跡)アルゴリズムの開発と評価をサポートするように設計されている。
取得と検証方法: このデータセットは、オランダ人3人、ドイツ人1人、オーストラリア人1人、中国人1人のうち、585人の患者から得られた2D cine MRIから成り立っている。
胸部,腹部,骨盤に2つのMRIライナック(0.35T,1.5T)の腫瘍を認めた。
108例では, 各側頭骨に照射目標または追跡サロゲートを手動で分割した。
データセットはランダムに527件(ラベルなし477件、ラベル付き50件)の公開トレーニングセットと58件(すべてラベル付き)のプライベートテストセットに分割された。
Data Format and Usage Notes: このデータはTrackRAD2025コレクションで公開されている。
各患者のイメージとセグメンテーションは、メタデータ形式で提供されている。
応用可能性:この新たな臨床データセットは、MRI誘導放射線治療のためのリアルタイム腫瘍局在化アルゴリズムの開発と評価を可能にする。
より正確な運動管理と適応的な治療戦略を可能にすることにより、このデータセットは放射線治療の分野を著しく前進させる可能性がある。
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