Dataset for gastrointestinal tract segmentation on serial MRIs for abdominal tumor radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Integrated MRI and linear accelerator systems (MR-Linacs) provide superior soft tissue contrast, and the capability of adapting radiotherapy plans to changes in daily anatomy. In this dataset, serial MRIs of the abdomen of patients undergoing radiotherapy were collected and the luminal gastro-intestinal tract was segmented to support an online segmentation algorithm competition. This dataset may be further utilized by radiation oncologists, medical physicists, and data scientists to further improve auto segmentation algorithms. Acquisition and validation of methods: Serial 0.35T MRIs from patients who were treated on an MR-Linac for tumors located in the abdomen were collected. The stomach, small intestine and large intestine were manually segmented on all MRIs by a team of annotators under the supervision of a board-certified radiation oncologist. Annotator segmentations were validated on 4 representative abdominal MRIs by comparing to the radiation oncologist's contours using 3D Hausdorff distance and 3D Dice coefficient metrics. Data format and usage notes: The dataset includes 467 de-identified scans and their contours from 107 patients. Each patient underwent 1-5 MRI scans of the abdomen. Most of the scans consisted of 144 axial slices with a pixel resolution of 1.5 × 1.5 × 3 mm, leading to 67,248 total slices in the dataset. Images in DICOM format were converted into Portable Graphics Format (PNG) files. Each Portable Graphics Format (PNG) image file stored a slice of the scan, with pixels recorded in 16 bits to cover the full range of intensity values. DICOM-RT segmentations were converted into Comma-Separated Values (CSV) format. Data including images and the annotations is publicly available at https://www.kaggle.com/ds/3577354. Potential applications: While manual segmentations are subject to bias and inter-observer variability, the dataset has been used for the UW-Madison GI Tract Image Segmentation Challenge hosted by Kaggle and may be used for ongoing segmentation algorithm development and potentially for dose accumulation algorithms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».