Sexta-feira, 20 de julho de 2018
NIH Clinical Center libera conjunto de dados de 32.000 imagens de TC
O Centro Clínico do National Institutes of Health disponibilizou publicamente um conjunto de dados em larga escala de imagens de TC para ajudar a comunidade científica a melhorar a precisão na detecção de lesões. Enquanto a maioria dos conjuntos de dados de imagens médicas publicamente disponíveis tem menos de mil lesões, esse conjunto de dados, chamado DeepLesion, possui mais de 32.000 lesões anotadas identificadas nas imagens de tomografia computadorizada.
As imagens, que foram completamente anonimizadas, representam 4.400 pacientes únicos, parceiros na pesquisa do NIH.
Quando um paciente sai de um tomógrafo, as imagens correspondentes são enviadas a um radiologista para interpretação. Os radiologistas do Centro Clínico medem e marcam achados clinicamente significativos com uma ferramenta de marcador eletrônico. Semelhante a um marcador físico, os radiologistas salvam seu lugar e marcam descobertas significativas para poder voltar mais tarde. Esses indicadores são complexos - fornecem setas, linhas, diâmetros e texto que podem indicar a localização exata e o tamanho de uma lesão, para que os especialistas possam identificar crescimento ou nova doença.
Os marcadores, abundantes em dados médicos retrospectivos, são o que os cientistas usaram para desenvolver o conjunto de dados DeepLesion. O DeepLesion é diferente da maioria dos conjuntos de dados de imagens médicas de lesões atualmente disponíveis, que podem detectar apenas um tipo de lesão. O banco de dados possui grande diversidade - contém todos os tipos de achados radiológicos críticos em todo o corpo, como nódulos pulmonares, tumores hepáticos, linfonodos aumentados etc.
Os métodos convencionais para coletar rótulos de imagens, como um mecanismo de pesquisa, não podem ser aplicados no domínio da imagem médica. As anotações de imagens médicas requerem ampla experiência clínica. Mas isso pode mudar. O conjunto de dados liberado é grande o suficiente para treinar uma rede neural profunda - poderia permitir à comunidade científica criar um detector universal de lesões em larga escala com uma estrutura unificada.
Com o lançamento do conjunto de dados, os pesquisadores esperam que os outros sejam capazes de:
[DERIVAÇÃO E ENTREGA DO PROJETO MELLIERI HUMAN] Desenvolva um detector universal de lesões que ajudará os radiologistas a encontrar todos os tipos de lesões. Pode abrir a possibilidade de servir como uma ferramenta de triagem inicial e enviar seus resultados de detecção para outros sistemas especializados treinados em certos tipos de lesões. Explorar e estudar a relação entre diferentes tipos de lesões. No DeepLesion, vários achados são frequentemente marcados em uma imagem de exame de tomografia computadorizada. Os pesquisadores são capazes de analisar seu relacionamento para fazer novas descobertas. Mede com mais precisão e automaticamente o tamanho de todas as lesões que um paciente possui, permitindo a avaliação de todo o corpo da carga do câncer. Em 2017, o hospital de pesquisa divulgou imagens de raio-x do tórax anônimas e seus dados correspondentes.
No futuro, o NIH Clinical Center espera continuar melhorando o conjunto de dados DeepLesion coletando mais dados, melhorando assim a precisão da detecção. A capacidade universal de detecção de lesões se tornará mais confiável quando os pesquisadores puderem aproveitar informações 3D e do tipo de lesão. Pode ser possível estender ainda mais o DeepLesion a outras modalidades de imagem, como ressonância magnética, e combinar dados de vários hospitais.
Quem Ronald M. Summers , MD, Ph.D., Pesquisador Sênior do Serviço de Processamento de Imagens Clínicas no Laboratório de Biomarcadores de Imagem e Diagnóstico Assistido por Computador do Departamento de Radiologia e Ciências do NIH Clinical Center, está disponível para entrevistas.
Onde Ke Yan, Xiaosong Wang, Le Lu e Ronald M. Summers. DeepLesion: mineração automatizada de anotações de lesões em larga escala e detecção universal de lesões com aprendizado profundo. Journal of Medical Imaging (2018). https://doi.org/10.1117/1.JMI.5.3.036501(link is external)
As imagens estão disponíveis via Box: https://nihcc.box.com/v/DeepLesion(link is external)
Sobre o NIH Clinical Center: O NIH Clinical Center é o hospital de pesquisa clínica do National Institutes of Health. Através de pesquisas clínicas, clínicos-pesquisadores traduzem descobertas de laboratório em melhores tratamentos, terapias e intervenções para melhorar a saúde do país. Mais informações: https://clinicalcenter.nih.gov .
Sobre os Institutos Nacionais de Saúde (NIH): O NIH, a agência de pesquisa médica do país, inclui 27 institutos e centros e é um componente do Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA. O NIH é a principal agência federal que conduz e apóia pesquisas médicas básicas, clínicas e translacionais e está investigando as causas, tratamentos e curas para doenças comuns e raras. Para mais informações sobre o NIH e seus programas, visite www.nih.gov .
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