An Exceptional Dataset For Rare Pancreatic Tumor Segmentation

要約

膵臓神経内分泌腫瘍（PNET）は、膵臓悪性腫瘍の5％未満を占める非常にまれな内分泌新生物であり、100,000あたり1〜1.5症例しか発生していません。
PNETの早期検出は患者の生存を改善するために重要ですが、PNETの希少性により、CTからそれらを非常に挑戦的な問題にします。
これまでのところ、研究者が利用できるPNET専用のデータセットはありませんでした。
この問題に対処するために、469人の患者からのデータを含む膵臓内分泌腫瘍のみに焦点を当てた、よく承認されたコントラスト強化コンピューター断層撮影（CECT）データセットであるPNETSデータセットを提案します。
これは、PNETS専用の最初のデータセットであり、以前のコレクションと区別しています。
さらに、UNETベースのモデル向けに設計された新しいスライスごとの減量関数を備えたベースライン検出ネットワークを提供し、PNETセグメンテーション全体のパフォーマンスを改善します。
データセットが医学界内のPNET腫瘍の理解と診断を強化し、より正確な診断ツールの開発を促進し、最終的に患者の転帰を改善し、腫瘍学の分野を進めることができることを願っています。

要約(オリジナル)

Pancreatic NEuroendocrine Tumors (pNETs) are very rare endocrine neoplasms that account for less than 5% of all pancreatic malignancies, with an incidence of only 1-1.5 cases per 100,000. Early detection of pNETs is critical for improving patient survival, but the rarity of pNETs makes segmenting them from CT a very challenging problem. So far, there has not been a dataset specifically for pNETs available to researchers. To address this issue, we propose a pNETs dataset, a well-annotated Contrast-Enhanced Computed Tomography (CECT) dataset focused exclusively on Pancreatic Neuroendocrine Tumors, containing data from 469 patients. This is the first dataset solely dedicated to pNETs, distinguishing it from previous collections. Additionally, we provide the baseline detection networks with a new slice-wise weight loss function designed for the UNet-based model, improving the overall pNET segmentation performance. We hope that our dataset can enhance the understanding and diagnosis of pNET Tumors within the medical community, facilitate the development of more accurate diagnostic tools, and ultimately improve patient outcomes and advance the field of oncology.

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