[논문 리뷰] The Rio Hortega University Hospital Glioblastoma dataset: a comprehensive collection of preoperative, early postoperative and recurrence MRI scans (RHUH-GBM)

Santiago Cepeda, Sergio García-García외 5명|PubMed|2023. 04. 27.

Glioma Diagnosis and Treatment참고 문헌 13인용 수 4

한 줄 요약

RHUH-GBM 데이터셋은 거대세포종양이 있는 40명의 환자로부터 수술 전, 수술 후 초기(72시간 이내), 재발 시의 다중 매개변수 MRI 스캔을 포함하는 종합적인 자료를 제공한다. 전문가가 수정한 종양 하위영역 세분화, 임상 데이터, 분자형질 및 생존 결과를 포함하여, 수술 후 MRI 분석, 재발 모델링, 그리고 인공지능 기반 세분화 및 정렬 알고리즘에 대한 고급 연구를 가능하게 한다.

ABSTRACT

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 "Río 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.

연구 동기 및 목표

• 거대세포종양 환자에게서 수술 후 초기 및 재발 스캔을 포함한 공개 MRI 데이터셋의 부족을 해결하기 위해.
• 수술 전, 수술 후 초기 및 재발 시점에서 고품질의 전문가 검증을 거친 종양 하위영역 세분화를 제공하기 위해.
• 수술 후 및 추적 MRI 스캔에 특화된 인공지능 기반 정렬 및 세분화 알고리즘 개발을 지원하기 위해.
• 거대세포종양 완전 제거 또는 거의 완전 제거를 시행한 환자에서 재발 패턴과 예후 모델링에 대한 연구를 가능하게 하기 위해.
• 거대세포종양 연구를 위한 다중 모odal MRI, 임상 및 분자형질 데이터의 가용성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 수술 전, 수술 후 초기(≤72시간), 재발 시점에 다중 매개변수 MRI 스캔(T1w, T1ce, T2w, FLAIR, ADC)을 수집하였다.
• 거대세포종양(세계보건기구 등급 4) 환자 중 거대세포종양 완전 제거(GTR) 또는 거의 완전 제거(NTR) >95%를 시행한 40명의 환자를 선별하였다.
• DICOM에서 NIfTI로의 변환을 위해 dcm2niix를 사용하고, SRI24 아틀라스에 대한 선형 정렬을 위해 FLIRT를 적용하며, 뇌골 제거를 위해 Synthstrip을 적용한 이미지 전처리를 수행하였다.
• 모든 환자 간 MRI 신호 강도를 표준화하기 위해 강도 Z-스코어 정규화를 적용하였다.
• 각 시점에서 강화 종양, 비강화 종양 및 종양 주변 T2/FLAIR 고신호 영역의 전문가가 수정한 세분화를 생성하였다.
• KPS, IDH 상태, Stupp 치료법, 생존 결과 등을 포함한 임상, 병리학적 및 치료 데이터를 통합하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 거대세포종양 환자에서 거대세포종양 완전 제거를 시행한 경우, 종양 하위영역은 수술 전, 수술 후 초기 및 재발 MRI 스캔에서 어떻게 변화하는가?
• RQ2 수술 후 초기 스캔에서 전문가가 애너테이션한 세분화는 인공지능 기반 종양 세분화 및 정렬 알고리즘의 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 고도의 종양 제거를 시행한 환자에서 다중 매개변수 MRI로 캡처된 재발 패턴과 종양 주변 신호 변화는 어떠한가?
• RQ4 분자 마커(예: IDH 상태)와 임상적 요인이 이 코hort에서 재발 시점과 생존에 어떻게 연관되어 있는가?
• RQ5 RHUH-GBM 데이터셋이 다중 모달리티 MRI 및 임상 데이터를 활용한 거대세포종양 예후 모델 개발에 얼마나 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 이 데이터셋은 동일 기관에서 촬영된 완전한 수술 전, 수술 후 초기(72시간 이내), 재발 MRI 스캔을 포함한 40명의 거대세포종양 환자로 구성되어 있다.
• 모든 환자가 강화 종양 부피의 >95%를 제거한 거대세포종양 완전 제거(GTR) 또는 거의 완전 제거(NTR)를 시행하였다.
• 중위 총 생존 기간은 364일이며, 중위 무진행 생존 기간은 198일이다.
• 모든 세 시점에서 강화 종양, 비강화 종양 및 종양 주변 T2/FLAIR 고신호 영역의 전문가가 수정한 세분화가 포함되어 있다.
• 모든 환자가 Stupp 치료법에 따라 보조 화학요법 및 방사선 치료를 받았으며, 72.5%는 VMAT-IMRT-IGRT를 통해 30분량 60 Gy를 투여받았다.
• 이 데이터셋은 The Cancer Imaging Archive(TCIA)를 통해 공개되며, 재현 가능성을 위해 GitHub에 전처리 코드도 함께 제공된다.