論文の概要: AMPLIFAI: A Multiphase CT Dataset for Benchmarking Clinical Reasoning in LI-RADS Assessment of Liver Lesions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14778v2
• Date: Wed, 19 Aug 2026 17:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 13:35:39.11087
• Title: AMPLIFAI: A Multiphase CT Dataset for Benchmarking Clinical Reasoning in LI-RADS Assessment of Liver Lesions
• Title（参考訳）: LI-RADSによる肝病変評価のための多相CTデータセットAMPLIFAI
• Abstract要約: 肝細胞癌 (HCC) は, 早期発見により生存率20%から70%に改善した。 標準肝イメージング報告・データシステム(LI-RADS)基準は、肝病変を評価するための画像ベースの診断フレームワークを提供する。 AMPLIFAIデータセットは、LI-RADSカテゴリ、病変サイズ、主要な3つのLI-RADS機能のためのボクセルレベルのセグメンテーションで注釈付けされた最初のパブリックデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.31338642013501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hepatocellular carcinoma (HCC) is the third leading cause of cancer-related mortality worldwide, with early detection improving survival from <20% to >70%. The standardized Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) criteria provide an imaging-based diagnostic framework to evaluate liver lesions for HCC, serving as a foundation for automating HCC detection with artificial intelligence (AI). However, the lack of large, publicly available datasets with high-quality annotations has limited the development and evaluation of AI models for automated LI-RADS assessment. We introduce AMPLIFAI dataset, the first public dataset of 590 multiphase abdominal CT studies annotated with LI-RADS categories, lesion size, and voxel-level segmentations for three major LI-RADS features: arterial phase hyperenhancement, washout, and enhancing capsule. The dataset was curated and harmonized from four public datasets and augmented with expert annotations from five board-certified radiologists and one resident. Following the Datasheets for Datasets format, this paper details the dataset's composition, curation and harmonization process, and annotation workflow to support transparent, reproducible research in medical imaging AI.
• Abstract（参考訳）: 肝細胞癌 (HCC) は, 早期発見により生存率20%から70%に改善した。 LI-RADS(Liver Imaging Reporting and Data System)基準は、HCCの肝病変を評価するための画像ベースの診断フレームワークを提供する。 しかし、高品質なアノテーションを備えた大規模な公開データセットの欠如は、自動LI-RADS評価のためのAIモデルの開発と評価を制限している。 LI-RADS分類,病変サイズ,ボキセルレベルセグメンテーションを付加した590多相腹部CT第1パブリックデータセットであるAMPLIFAIデータセットを,動脈相過拡張,洗浄,カプセルの増強の3つの主要なLI-RADS特徴に対して導入した。 データセットは4つの公開データセットからキュレーションされ、ボード認証された5人の放射線学者と1人の居住者から専門家のアノテーションで強化された。 Datasheets for Datasetsフォーマットに従って、この論文では、データセットの構成、キュレーションと調和プロセス、およびアノテーションワークフローについて詳述し、医療画像AIにおける透過的で再現可能な研究をサポートする。

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