論文の概要: A Multimodal and Multi-centric Head and Neck Cancer Dataset for Segmentation, Diagnosis and Outcome Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00367v3
• Date: Sat, 20 Sep 2025 11:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:45.557275
• Title: A Multimodal and Multi-centric Head and Neck Cancer Dataset for Segmentation, Diagnosis and Outcome Prediction
• Title（参考訳）: セグメンテーション・診断・アウトカム予測のためのマルチモーダル・多中心頭頸部癌データセット
• Authors: Numan Saeed, Salma Hassan, Shahad Hardan, Ahmed Aly, Darya Taratynova, Umair Nawaz, Ufaq Khan, Muhammad Ridzuan, Vincent Andrearczyk, Adrien Depeursinge, Yutong Xie, Thomas Eugene, Raphaël Metz, Mélanie Dore, Gregory Delpon, Vijay Ram Kumar Papineni, Kareem Wahid, Cem Dede, Alaa Mohamed Shawky Ali, Carlos Sjogreen, Mohamed Naser, Clifton D. Fuller, Valentin Oreiller, Mario Jreige, John O. Prior, Catherine Cheze Le Rest, Olena Tankyevych, Pierre Decazes, Su Ruan, Stephanie Tanadini-Lang, Martin Vallières, Hesham Elhalawani, Ronan Abgral, Romain Floch, Kevin Kerleguer, Ulrike Schick, Maelle Mauguen, David Bourhis, Jean-Christophe Leclere, Amandine Sambourg, Arman Rahmim, Mathieu Hatt, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: 頭頸部がん研究のためのマルチモーダルデータセットを公開している。 全ての研究は、PET/CTスキャンと様々な取得プロトコルを共登録している。 われわれは,腫瘍自動切除,再発無生存予測,HPVステータス分類の3つの主要な臨床課題をベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4735577512942655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a publicly available multimodal dataset for head and neck cancer research, comprising 1123 annotated Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) studies from patients with histologically confirmed disease, acquired from 10 international medical centers. All studies contain co-registered PET/CT scans with varying acquisition protocols, reflecting real-world clinical diversity from a long-term, multi-institution retrospective collection. Primary gross tumor volumes (GTVp) and involved lymph nodes (GTVn) were manually segmented by experienced radiation oncologists and radiologists following established guidelines. We provide anonymized NifTi files, expert-annotated segmentation masks, comprehensive clinical metadata, and radiotherapy dose distributions for a patient subset. The metadata include TNM staging, HPV status, demographics, long-term follow-up outcomes, survival times, censoring indicators, and treatment information. To demonstrate its utility, we benchmark three key clinical tasks: automated tumor segmentation, recurrence-free survival prediction, and HPV status classification, using state-of-the-art deep learning models like UNet, SegResNet, and multimodal prognostic frameworks.
• Abstract（参考訳）: 病理組織学的に診断された10の国際医療センターから取得したPET/CT(Annotated Positron Emission Tomography and Computed Tomography)1123例を対象に,頭頸部癌研究のための多モードデータセットを公開している。 全ての研究はPET/CTスキャンと様々な取得プロトコルを共登録しており、長期にわたる多施設の振り返りコレクションの実際の臨床多様性を反映している。 臨床放射線腫瘍専門医と放射線技師は,GTVpとGTVnを手動で分類した。 我々は、匿名化されたNifTiファイル、専門家による注釈付きセグメンテーションマスク、総合的な臨床メタデータ、および患者サブセットに対する放射線治療用量分布を提供する。 メタデータには、TNMステージング、HPVステータス、人口統計、長期追跡結果、生存時間、検閲指標、治療情報が含まれる。 その有用性を示すために,我々は,UNet,SegResNet,マルチモーダル予測フレームワークといった最先端のディープラーニングモデルを用いて,自動腫瘍セグメンテーション,再発のない生存予測,HPVステータス分類の3つの重要な臨床タスクをベンチマークした。

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