Ein umfassender Datensatz von primärem Nasopharynxkarzinom-MRT mit Segmentierung multipler Modalitäten

Core Concepts

Dieser Datensatz bietet erstmals umfassende MRT-Bilddaten von 277 Patienten mit primärem Nasopharynxkarzinom, einschließlich manuell annotierter Segmentierungen der Tumorregionen in T1-gewichteten, T2-gewichteten und kontrastmittelverstärkten T1-gewichteten Sequenzen. Dieser öffentlich zugängliche Datensatz ermöglicht Fortschritte in der Diagnose, Behandlungsplanung und Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen für Nasopharynxkarzinome.

Abstract

Dieser Datensatz umfasst MRT-Bilddaten von 277 Patienten mit primärem Nasopharynxkarzinom. Die Daten beinhalten T1-gewichtete, T2-gewichtete und kontrastmittelverstärkte T1-gewichtete Sequenzen, insgesamt 831 Scans. Zusätzlich zu den klinischen Daten bieten manuell annotierte und gelabelte Segmentierungen durch erfahrene Radiologen hochwertige Ressourcen für unbehandelte primäre Nasopharynxkarzinome.
Die Bildakquisition erfolgte mit 3,0-Tesla- und 1,5-Tesla-MRT-Systemen unter Verwendung von Gadoterat-Meglumin als Kontrastmittel. Patienten mit vorheriger Strahlen- oder Chemotherapie, anderen Krebserkrankungen oder Bildqualitätsmängeln wurden ausgeschlossen. Die manuellen Segmentierungen wurden von zwei Radiologen mit mehr als 10 Jahren Erfahrung durchgeführt und von einem leitenden Radiologen mit über 15 Jahren Erfahrung überprüft und angepasst.
Neben den Bilddaten enthält der Datensatz auch klinische Informationen wie Alter, Geschlecht, TNM-Stadien, histopathologische Diagnose, EBV-Status und 5-Jahres-Progressionsfreiheit. Dieser umfassende Datensatz bietet eine wertvolle Ressource für die Verbesserung der Diagnose, Behandlungsplanung und Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen für Nasopharynxkarzinome.

Stats

Die durchschnittliche Echozeit betrug 12,74 ± 2,71 ms für T1WI, 82,52 ± 12,29 ms für T2WI und 12,24 ± 3,04 ms für CE-T1WI.
Die durchschnittliche Repetitionszeit betrug 562,74 ± 140,15 ms für T1WI, 3253,63 ± 601,4 ms für T2WI und 633,62 ± 126,19 ms für CE-T1WI.
Der durchschnittliche Pixelabstand betrug 0,42 ± 0,03 mm für T1WI, 0,58 ± 0,22 mm für T2WI und 0,45 ± 0,02 mm für CE-T1WI.
Der durchschnittliche Abstand zwischen den Schichten betrug 3,98 ± 2,49 mm für alle Sequenzen.
Die durchschnittliche Schichtdicke betrug 5,08 ± 0,27 mm für T1WI, 5,07 ± 0,27 mm für T2WI und 5,07 ± 0,27 mm für CE-T1WI.

Quotes

Keine relevanten wörtlichen Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

A dataset of primary nasopharyngeal carcinoma MRI with multi-modalities segmentation

by Yin Li,Qi Ch... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03253.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Datensatz erweitert werden, um die Segmentierung von Nasopharynxkarzinomen in verschiedenen Krankheitsstadien und Behandlungsphasen zu verbessern?

Um die Segmentierung von Nasopharynxkarzinomen in verschiedenen Krankheitsstadien und Behandlungsphasen zu verbessern, könnte der Datensatz durch die Aufnahme von Bildern aus verschiedenen Zeitpunkten während des Krankheitsverlaufs erweitert werden. Dies würde es ermöglichen, Veränderungen im Tumorwachstum im Laufe der Zeit zu verfolgen und die Segmentierung in verschiedenen Stadien der Erkrankung zu verbessern. Darüber hinaus könnten zusätzliche klinische Informationen wie die Reaktion auf verschiedene Behandlungsmodalitäten oder die Entwicklung von Metastasen in den Datensatz aufgenommen werden. Durch die Erweiterung des Datensatzes um diese Aspekte könnte die Segmentierung von Nasopharynxkarzinomen in verschiedenen Krankheitsstadien und Behandlungsphasen präziser und umfassender gestaltet werden.

Welche Einschränkungen und möglichen Verzerrungen könnten sich aus der manuellen Segmentierung durch Radiologen ergeben und wie könnte man diese adressieren?

Bei der manuellen Segmentierung durch Radiologen können Einschränkungen und Verzerrungen auftreten, die die Genauigkeit der Segmentierung beeinträchtigen könnten. Dazu gehören interindividuelle Unterschiede in der Interpretation von Bildern, Ermüdung der Radiologen während des Segmentierungsprozesses und potenzielle Fehler bei der manuellen Markierung der Tumorregionen. Um diese Herausforderungen anzugehen, könnten Maßnahmen wie Schulungen und Richtlinien zur einheitlichen Segmentierung für Radiologen implementiert werden. Darüber hinaus könnten automatisierte oder halbautomatisierte Segmentierungsalgorithmen verwendet werden, um die Konsistenz und Genauigkeit der Segmentierung zu verbessern und menschliche Fehler zu reduzieren.

Welche zusätzlichen klinischen Informationen oder bildgebenden Modalitäten könnten in zukünftigen Versionen des Datensatzes aufgenommen werden, um ein umfassenderes Verständnis der Tumorbiologie und -behandlung zu ermöglichen?

In zukünftigen Versionen des Datensatzes könnten zusätzliche klinische Informationen wie genetische Marker, Behandlungsverläufe, Behandlungsreaktionen und Langzeitüberlebensdaten aufgenommen werden, um ein umfassenderes Verständnis der Tumorbiologie und -behandlung zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten weitere bildgebende Modalitäten wie Positronenemissionstomographie (PET)/CT oder funktionelle MRT-Sequenzen integriert werden, um Informationen über den Stoffwechsel des Tumors und die Gewebecharakteristika zu liefern. Durch die Erweiterung des Datensatzes um diese zusätzlichen klinischen Informationen und bildgebenden Modalitäten könnte eine ganzheitlichere Analyse der Tumorbiologie und -behandlung ermöglicht werden.