Abstrakt. Morfometri av en njurtumör avslöjas av kontrastförstärkt Computed Tomography (CT) avbildning är en viktig faktor i kliniskt beslutsfattande kring lesionen diagnos och behandling. Kvantitativ studie av förhållandet mellan njurtumör morfologi och kliniska resultat är svårt på grund av databrist och den mödosamma naturen av manuellt kvantifiera bild prediktorer. Automatisk semantisk segmentering av njurar och njurtumörer är ett lovande verktyg för att automatiskt kvantifiera ett brett utbud av morfometriska funktioner, men ingen betydande kommenterade datauppsättning är för närvarande tillgänglig för att träna modeller för denna uppgift. Vi presenterar KITS19 utmaning dataset: En samling av flerfas CT avbildning, segmentering masker, och omfattande kliniska resultat för 300 patienter som genomgick nefrektomi för njurtumörer på vårt centrum mellan 2010 och 2018. 210 (70 %) av dessa patienter valdes slumpmässigt som träningsset för 2019 års MICCAI KiTS Kidney Tumor Segmentation Challenge och har släppts offentligt. Med förekomsten av kliniska sammanhang och kirurgiska resultat, kan dessa data tjäna inte bara för benchmarking semantiska segmentering modeller, men också för att utveckla och studera biomarkörer som använder avbildning och semantiska segmentering masker.
KITS2019 REF bygger runt segmenteringen av njurtumör i CT bilder.
The KiTS 19 Challenge Data : 300 Kidney Tumor Cases with Clinical Context , CT Semantic Segmentations , and Surgical Outcomes