論文の概要: BRISC: Annotated Dataset for Brain Tumor Segmentation and Classification with Swin-HAFNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14318v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 08:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.3989
• Title: BRISC: Annotated Dataset for Brain Tumor Segmentation and Classification with Swin-HAFNet
• Title（参考訳）: BRISC: Swin-HAFNetによる脳腫瘍の分類と分類のための注釈付きデータセット
• Authors: Amirreza Fateh, Yasin Rezvani, Sara Moayedi, Sadjad Rezvani, Fatemeh Fateh, Mansoor Fateh,
• Abstract要約: このデータセットは、放射線医や医師によって注釈された6000個の造影T1強調MRIスキャンで構成されている。 それぞれのサンプルは高解像度のラベルを含み、軸、矢状、およびコロナイメージングプレーンに分類される。 IoU(Intersection-over-Union, Intersection-over-Union, IoU)が82.3%と高い値を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1545092788508224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate segmentation and classification of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) remain key challenges in medical image analysis, largely due to the lack of high-quality, balanced, and diverse datasets. In this work, we present a new curated MRI dataset designed specifically for brain tumor segmentation and classification tasks. The dataset comprises 6,000 contrast-enhanced T1-weighted MRI scans annotated by certified radiologists and physicians, spanning three major tumor types-glioma, meningioma, and pituitary-as well as non-tumorous cases. Each sample includes high-resolution labels and is categorized across axial, sagittal, and coronal imaging planes to facilitate robust model development and cross-view generalization. To demonstrate the utility of the dataset, we propose a transformer-based segmentation model and benchmark it against established baselines. Our method achieves the highest weighted mean Intersection-over-Union (IoU) of 82.3%, with improvements observed across all tumor categories. Importantly, this study serves primarily as an introduction to the dataset, establishing foundational benchmarks for future research. We envision this dataset as a valuable resource for advancing machine learning applications in neuro-oncology, supporting both academic research and clinical decision-support development. datasetlink: https://www.kaggle.com/datasets/briscdataset/brisc2025/
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)による脳腫瘍の正確なセグメンテーションと分類は、主に高品質でバランスの取れた多種多様なデータセットが欠如しているため、医療画像解析において重要な課題である。 そこで本研究では,脳腫瘍の分類と分類に特化して設計された新しいMRIデータセットを提案する。 このデータセットは、認証された放射線医や医師によって注釈された6000個の造影T1強調MRIスキャンからなり、グリオーマ、髄膜腫、下垂体、および非腫瘍の3種類の腫瘍にまたがっている。 それぞれのサンプルは高解像度ラベルを含み、軸、矢状、およびコロナイメージングプレーンに分類され、堅牢なモデル開発とクロスビューの一般化を容易にする。 データセットの有用性を示すために,トランスフォーマーベースセグメンテーションモデルを提案し,既存のベースラインに対してベンチマークを行う。 IoU(Intersection-over-Union, Intersection-over-Union, IoU)が82.3%と高い値を示した。 重要なことは、この研究はデータセットの紹介として主に役立ち、将来の研究のための基礎的なベンチマークを確立することである。 我々は,このデータセットをニューロオンコロジーにおける機械学習応用の進展のための貴重なリソースとして想定し,学術研究と臨床意思決定支援開発の両方をサポートする。 datalink: https://www.kaggle.com/datasets/briscdataset/brisc2025/

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