HNTSMRG-24
150名头颈部癌症患者的T2加权MRI扫描，包含治疗前和治疗中期影像及肿瘤分割掩码，用于放射治疗规划。
基本信息
资源简介
HNTSMRG-24数据集由德克萨斯大学MD安德森癌症中心创建，包含150名接受头颈部癌症治疗的患者的T2加权MRI扫描数据。数据集包括治疗前（pre-RT）和治疗中期（mid-RT）的MRI扫描，以及相应的标签掩码，用于分割原发肿瘤体积（GTVp）和转移淋巴结（GTVn）。数据集的创建过程涉及专家的手动标注，并通过15折交叉验证增强模型的鲁棒性。该数据集主要应用于放射治疗中的肿瘤分割，旨在提高治疗计划的精确性。
下载信息
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使用方式
数据集说明
HNTSMRG-24 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2412.06610v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
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论文摘要：Abstract:The superior soft tissue differentiation provided by MRI may enable more accurate tumor segmentation compared to CT and PET, potentially enhancing adaptive radiotherapy treatment planning. The Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications challenge (HNTSMRG-24) comprises two tasks: segmentation of primary gross tumor volume (GTVp) and metastatic lymph nodes (GTVn) on T2-weighted MRI volumes obtained at (1) pre-radiotherapy (pre-RT) and (2) mid-radiotherapy (mid-RT). The training dataset consists of data from 150 patients, including MRI volumes of pre-RT, mid-RT, and pre-RT registered to the corresponding mid-RT volumes. Each MRI volume is accompanied by a label mask, generated by merging independent annotations from a minimum of three experts. For both tasks, we propose adopting the nnU-Net V2 framework by the use of a 15-fold cross-validation ensemble instead of the standard number of 5 folds for increased robustness and variability. For pre-RT segmentation, we augmented the initial training data (150 pre-RT volumes and masks) with the corresponding mid-RT data. For mid-RT segmentation, we opted for a three-channel input, which, in addition to the mid-RT MRI volume, comprises the registered pre-RT MRI volume and the corresponding mask. The mean of the aggregated Dice Similarity Coefficient for GTVp and GTVn is computed on a blind test set and determines the quality of the proposed methods. These metrics determine the final ranking of methods for both tasks separately. The final blind testing (50 patients) of the methods proposed by our team, RUG_UMCG
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