EBHI-Seg: A Novel Enteroscope Biopsy Histopathological Haematoxylin and Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks

要約

背景と目的: 結腸直腸癌は一般的な致命的な悪性腫瘍であり、男性では 4 番目に多い癌であり、女性では 3 番目に多い癌です。
がんを早期に発見することは、病気の治療に不可欠です。
現在、直腸癌の組織病理学的画像セグメンテーション用のデータセットが不足しており、コンピュータ技術を使用して診断を支援する場合、評価の精度が妨げられることがよくあります。
方法: この現在の研究は、画像セグメンテーション タスク (EBHI-Seg) のための新しい公的に利用可能な腸内視鏡生検組織病理学的ヘマトキシリンおよびエオシン画像データセットを提供しました。
EBHI-Seg の有効性と広範性を実証するために、EBHI-Seg の実験結果は、古典的な機械学習法と深層学習法を使用して評価されます。
結果: 実験結果は、EBHI-Seg を利用した場合、深層学習手法の画像セグメンテーション パフォーマンスが優れていることを示しました。
従来の機械学習手法の Dice 評価指標の最大精度は 0.948 で、深層学習手法の Dice 評価指標は 0.965 です。
結論: この公開されているデータセットには、6 種類の腫瘍分化段階の 5,170 枚の画像と、対応するグラウンド トゥルース画像が含まれていました。
このデータセットは、結腸直腸癌の医学的診断のための新しいセグメンテーション アルゴリズムを研究者に提供できます。このアルゴリズムは、臨床現場で医師や患者を支援するために使用できます。

要約(オリジナル)

Background and Purpose: Colorectal cancer is a common fatal malignancy, the fourth most common cancer in men, and the third most common cancer in women worldwide. Timely detection of cancer in its early stages is essential for treating the disease. Currently, there is a lack of datasets for histopathological image segmentation of rectal cancer, which often hampers the assessment accuracy when computer technology is used to aid in diagnosis. Methods: This present study provided a new publicly available Enteroscope Biopsy Histopathological Hematoxylin and Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks (EBHI-Seg). To demonstrate the validity and extensiveness of EBHI-Seg, the experimental results for EBHI-Seg are evaluated using classical machine learning methods and deep learning methods. Results: The experimental results showed that deep learning methods had a better image segmentation performance when utilizing EBHI-Seg. The maximum accuracy of the Dice evaluation metric for the classical machine learning method is 0.948, while the Dice evaluation metric for the deep learning method is 0.965. Conclusion: This publicly available dataset contained 5,170 images of six types of tumor differentiation stages and the corresponding ground truth images. The dataset can provide researchers with new segmentation algorithms for medical diagnosis of colorectal cancer, which can be used in the clinical setting to help doctors and patients.

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