Glioblastoma, a highly aggressive primary brain tumor, is associated with poor patient outcomes. Although magnetic resonance imaging (MRI) plays a critical role in diagnosing, characterizing, and forecasting glioblastoma progression, public MRI repositories present significant drawbacks, including insufficient postoperative and follow-up studies as well as expert tumor segmentations. To address these issues, we present the "R\'io Hortega University Hospital Glioblastoma Dataset (RHUH-GBM)," a collection of multiparametric MRI images, volumetric assessments, molecular data, and survival details for glioblastoma patients who underwent total or near-total enhancing tumor resection. The dataset features expert-corrected segmentations of tumor subregions, offering valuable ground truth data for developing algorithms for postoperative and follow-up MRI scans. The public release of the RHUH-GBM dataset significantly contributes to glioblastoma research, enabling the scientific community to study recurrence patterns and develop new diagnostic and prognostic models. This may result in more personalized, effective treatments and ultimately improved patient outcomes.


翻译:胶质母细胞瘤是一种高度侵袭性的原发性脑肿瘤,其患者预后不良。尽管磁共振成像 (MRI) 在诊断、表征和预测胶质母细胞瘤进展中发挥了关键作用,但公共MRI库存在实质性缺陷,包括术后和随访研究不足以及专家脑肿瘤分割数据不足。为解决这些问题,我们提供了“瑞奥霍特加大学医院胶质母细胞瘤数据集 (RHUH-GBM)”,其中包括多参数MRI图像、体积评估、分子数据和接受总体或近总体增强肿瘤切除手术的胶质母细胞瘤患者的生存详细信息。该数据集提供专家校正的肿瘤亚区域分割,为开发术后和随访MRI扫描的算法提供了有价值的基础数据。RHUH-GBM数据集的公开发布对胶质母细胞瘤研究做出了重要贡献,使科学界能够研究复发模式,开发新的诊断和预测模型。这可能导致更个性化、更有效的治疗,最终改善患者预后。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月9日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
基于PyTorch/TorchText的自然语言处理库
专知
27+阅读 · 2019年4月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
24+阅读 · 2022年1月3日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
VIP会员
相关VIP内容
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月9日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
基于PyTorch/TorchText的自然语言处理库
专知
27+阅读 · 2019年4月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员