ERUS-10K

ERUS-10K包含77个直肠内超声视频和10,000帧标注,用于结直肠癌分割、检测和分期。

香港中文大学(深圳)、深圳未来网络智能研究所、高性能计算研究所、深圳大数据研究院、川北医学院附属医院香港中文大学(深圳)、深圳未来网络智能研究所、高性能计算研究所、深圳大数据研究院、川北医学院附属医院
arXiv
2024-08-19 更新
浏览 27
医学影像结直肠癌医学影像

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2024-08-19

资源简介

该数据集包含77个直肠内超声视频和10,000个高质量注释帧,专门用于结直肠癌的分割、检测和浸润深度分期任务,旨在支持自动超声诊断技术的发展。

原始链接

http://arxiv.org/abs/2408.10067v1

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ERUS-10K 对应论文数据集(arXiv 预印本)。

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论文摘要:Abstract:Endorectal ultrasound (ERUS) is an important imaging modality that provides high reliability for diagnosing the depth and boundary of invasion in colorectal cancer. However, the lack of a large-scale ERUS dataset with high-quality annotations hinders the development of automatic ultrasound diagnostics. In this paper, we collected and annotated the first benchmark dataset that covers diverse ERUS scenarios, i.e. colorectal cancer segmentation, detection, and infiltration depth staging. Our ERUS-10K dataset comprises 77 videos and 10,000 high-resolution annotated frames. Based on this dataset, we further introduce a benchmark model for colorectal cancer segmentation, named the Adaptive Sparse-context TRansformer (ASTR). ASTR is designed based on three considerations: scanning mode discrepancy, temporal information, and low computational complexity. For generalizing to different scanning modes, the adaptive scanning-mode augmentation is proposed to convert between raw sector images and linear scan ones. For mining temporal information, the sparse-context transformer is incorporated to integrate inter-frame local and global features. For reducing computational complexity, the sparse-context block is introduced to extract contextual features from auxiliary frames. Finally, on the benchmark dataset, the proposed ASTR model achieves a 77.6% Dice score in rectal cancer segmentation, largely outperforming previous state-of-the-art methods.

论文页面:https://arxiv.org/abs/2408.10067v1

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