CSAW-CC (mammografi) – ett dataset för AI-forskning för att förbättra screening, diagnostik och prognostik för bröstcancer

SND-ID: 2021-204

Alternativ titel

Cohort of Screen-age Women - Case control (CSAW-CC)

Skapare/primärforskare

Fredrik Strand - Karolinska Institutet, Institutionen för Onkologi-Patologi orcid

Beskrivning

Detta dataset innehåller röntgenbilder, mammografi, från bröstcancerscreening på Karolinska Universitetssjukhuset för perioden november 2008 till december 2015. Datasetet har sammanställts med syftet att utföra AI-forskning för att förbättra screening, diagnostik och prognostik för bröstcancer.

Datasetet bygger på ett urval av individer med och utan bröstcancerdiagnos som är hämtat från ett mer omfattande källdataset.

Källdatasetet innehåller bröstcancerdiagnosfall för 1 103 individer, där följande ej är inkluderade: de vars ålder är utanför screeningintervallet 40 till 74 år, de som saknar komplett screeningundersökning. Från källdatasetet har ett slumpmässigt urval av 873 fall med bröstcancerdiagnos inkluderats i det publicerade datasetet.

Källdatasetet innehåller vidare ett slumpmässigt urval av 10 000 friska individer som inte fått bröstcancerdiagnos år 2018 eller tidigare. Från källdatasetet har ett slumpmässigt urval av 7 850 friska individer inkluderats i det publicerade datasetet.

För varje individ är samtliga mammografier inkluderade från 2008 fram till diagnos eller senast 31

... Visa mer..

Språk

Engelska

Huvudman, medverkande och finansiering

Forskningshuvudman

Karolinska Institutet

Diarienummer hos huvudman

4-3790/2016

Medverkande

Kevin Smith - Kungliga Tekniska Högskolan, SciLifeLab orcid

Regionalt cancercentrum Stockholm Gotland

SciLifeLab - Kungliga Tekniska Högskolan rorId

Karolinska Universitetssjukhuset, Bröstradiologi rorId

Skyddsvärde och etikprövning

Data innefattar personuppgifter

Nej

Etikprövning

Stockholm - dnr 2016/2600-31

Etikprövningsmyndigheten - dnr 2021-01030

Etikprövningsmyndigheten - dnr 2019-03638

Etikprövningsmyndigheten - dnr 2019-01946

Metod och tidsperiod

Population

Kvinnor 40-74 år som inbjudits till mammografiscreening

Studiedesign

Fall-kontrollstudie

Beskrivning av studiedesign

Fall-kontroll-kohort avseende bröstcancerdiagnos

Urvalsmetod

Hela populationen/total räkning
Sannolikhetsurval: systematiskt slumpmässigt urval
Fall: Konsekutiva bröstcancerdiagnoser inom populationen kvinnor som inbjudits till mammografiscreening före 2015-12-31
Kontroller: Slumpmässigt urval av kvinnor som ej erhållit bröstcancerdiagnos före 2015-12-31

Tidsperiod(er) som undersökts

2008 – 2015

Geografisk täckning

Geografisk utbredning

Geografisk plats: Stockholms län

Geografisk beskrivning: Det geografiska upptagningsområdet för bröstcancer-screening på Karolinska Universitetssjukhuset i Stockholm, Sverige

Lägsta geografiska enhet

Region

Högsta geografiska enhet

Region

Publikationer

Sortera på namn | Sortera efter år

Dembrower, K., Liu, Y., Azizpour, H., Eklund, M., Smith, K., Lindholm, P., & Strand, F. (2020). Comparison of a deep learning risk score and standard mammographic density score for breast cancer risk prediction. Radiology, 294(2), 265–272. https://doi.org/10.1148/radiol.2019190872
DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2019190872
URN: urn:nbn:se:kth:diva-267834

Dembrower K, Lindholm P, Strand F. A Multi-million Mammography Image Dataset and Population-Based Screening Cohort for the Training and Evaluation of Deep Neural Networks-the Cohort of Screen-Aged Women (CSAW). J Digit Imaging. 2019.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-019-00278-0

Dembrower, K., Wahlin, E., Liu, Y., Salim, M., Smith, K., Lindholm, P., Eklund, M., & Strand, F. (2020). Effect of artificial intelligence-based triaging of breast cancer screening mammograms on cancer detection and radiologist workload : a retrospective simulation study. The Lancet Digital Health, 2(9), E468–E474. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281510
DOI: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30185-0
URN: urn:nbn:se:kth:diva-281510

Salim, M., Wåhlin, E., Dembrower, K., Azavedo, E., Foukakis, T., Liu, Y., Smith, K., Eklund, M., & Strand, F. (2020). External Evaluation of 3 Commercial Artificial Intelligence Algorithms for Independent Assessment of Screening Mammograms. JAMA Oncology, 6(10), 1581. https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2020.3321
DOI: https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2020.3321
URN: urn:nbn:se:kth:diva-284972

Om du publicerat något baserat på det här datamaterialet, meddela gärna SND en referens till din(a) publikation(er). Är du ansvarig för katalogposten kan du själv uppdatera metadata/databeskrivningen via DORIS.

Dataset
CSAW-CC (mammografi)

Beskrivning

Tillgängliga filer:
- CSV: Följande data är inkluderade (om relevant): cancer ja/nej (d.v.s. bröstcancer 2008 till 2015), åldersgrupp, dagar från mammografibild till diagnos (om någon), cancerhistologi, cancerns storleksgrupp, ipsilateral axillär lymfkörtelmetastas. Det finns en csv-fil för hela datasetet, med en rad per bild. Om någon cancerdiagnos erhållits är denna information upprepad för alla rader - även för de som hör till undersökning före diagnos. För varje undersökningsdatum finns bedö

... Visa mer..

Version 1

Citering

Fredrik Strand. Karolinska Institutet, Institutionen för Onkologi-Patologi (2022). CSAW-CC (mammografi). Svensk nationell datatjänst. Version 1. https://doi.org/10.5878/45vm-t798

Ladda ner citering

Dataformat / datastruktur

Numeriska

Text

Stillbild

Skapare/primärforskare

Fredrik Strand - Karolinska Institutet, Institutionen för Onkologi-Patologi orcid

Tidsperiod(er) som undersökts

2008 – 2015

Datainsamling 1

  • Insamlingsmetod: Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
  • Tidsperiod(er) för datainsamling: 2008–2015
  • Datainsamlare: Karolinska Universitetssjukhuset
  • Datakälla: Register/handlingar/förteckningar: Medicinska/kliniska

Datainsamling 2

  • Insamlingsmetod: Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
  • Tidsperiod(er) för datainsamling: 2008–2015
  • Datainsamlare: Regionalt Cancercentrum Stockholm-Gotland
  • Datakälla: Register/handlingar/förteckningar: Medicinska/kliniska

Variabler

19

Antal individer/objekt

8723

Licens

Creative Commons  Erkännande-Icke Kommersiell-Dela Lika 4.0 Internationell (CC BY-NC-SA 4.0)
Publicerad: 2022-04-22