FastMRI Prostate：一个公开可用的双参数 MRI 数据集，用于推进前列腺癌成像的机器学习
医学物理
2023-04-25 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
fastMRI 脑和膝部数据集已使得通过新颖的、临床相关的重建方法探索改进磁共振成像（MRI）速度和图像质量的重建方法取得了显著进展。在本研究中，我们描述了 2023 年 4 月 fastMRI 数据集的扩展，纳入了在临床人群上获取的双参数前列腺 MRI 数据。该数据集包含 T2 加权和扩散加权序列的原始 k 空间与重建图像，以及指示前列腺癌存在和分级的切片级标签。与 fastMRI 的情况一样，增加原始前列腺 MRI 数据的可访问性将进一步促进 MR 图像重建与评估的研究，其更宏大的目标是提升 MRI 用于前列腺癌检测与评估的效用。该数据集可在 https://fastmri.med.nyu.edu 获取。
引用
@article{arxiv.2304.09254,
title = {FastMRI Prostate: A Publicly Available, Biparametric MRI Dataset to Advance Machine Learning for Prostate Cancer Imaging},
author = {Radhika Tibrewala and Tarun Dutt and Angela Tong and Luke Ginocchio and Mahesh B Keerthivasan and Steven H Baete and Sumit Chopra and Yvonne W Lui and Daniel K Sodickson and Hersh Chandarana and Patricia M Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09254},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 1 figure