A Multi-Institutional Open-Source Benchmark Dataset for Breast Cancer Clinical Decision Support using Synthetic Correlated Diffusion Imaging Data

要約

タイトル： 総合的なオープンソースベンチマークデータセットによる乳がん臨床的決定支援のための合成相関拡散画像データの利用

要約：

– シンセティック相関拡散（CDI$^s$）画像は、従来のMRI技術と比較して前立腺がんなどのがんの臨床的決定支援において有望であることが示されている。
– しかしながら、この画像を用いた乳がんなどのがんにおける有効性はあまり研究されておらず、公開されたデータもない。
– 乳がんのCDI$^s$を利用したコンピュータ支援臨床的決定支援の開発を進めるために、この論文では253人分の患者を含む複数の機関の乳がん患者のCDI$^s$画像を含む、Cancer-Net BCaというオープンソースのベンチマークデータセットを提供する。
– このデータセットには、病変の種類、遺伝子サブタイプ、MRIにおける最長径、Scarff-Bloom-Richardson（SBR）グレード、および新鮮血液化学療法に対する術後乳がん病理学的完全反応（pCR）などの詳細な注釈メタデータも含まれている。
– Cancer-Net BCaのデモグラフィックおよび腫瘍の多様性についても調査し、潜在的な偏りについて深い洞察を得ることができる。
– このデータセットは、がんとの戦いで臨床医を支援するための機械学習の発展を促進するグローバルなオープンソースイニシアチブの一部として公開されている。

要約(オリジナル)

Recently, a new form of magnetic resonance imaging (MRI) called synthetic correlated diffusion (CDI$^s$) imaging was introduced and showed considerable promise for clinical decision support for cancers such as prostate cancer when compared to current gold-standard MRI techniques. However, the efficacy for CDI$^s$ for other forms of cancers such as breast cancer has not been as well-explored nor have CDI$^s$ data been previously made publicly available. Motivated to advance efforts in the development of computer-aided clinical decision support for breast cancer using CDI$^s$, we introduce Cancer-Net BCa, a multi-institutional open-source benchmark dataset of volumetric CDI$^s$ imaging data of breast cancer patients. Cancer-Net BCa contains CDI$^s$ volumetric images from a pre-treatment cohort of 253 patients across ten institutions, along with detailed annotation metadata (the lesion type, genetic subtype, longest diameter on the MRI (MRLD), the Scarff-Bloom-Richardson (SBR) grade, and the post-treatment breast cancer pathologic complete response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy). We further examine the demographic and tumour diversity of the Cancer-Net BCa dataset to gain deeper insights into potential biases. Cancer-Net BCa is publicly available as a part of a global open-source initiative dedicated to accelerating advancement in machine learning to aid clinicians in the fight against cancer.

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arxiv.jp, OpenAI