ACROBAT-databasen består av 4212 mikroskopibilder (whole-slide-image, WSI) från 1153 kvinnliga primära bröstcancerpatienter. WSIs i datasetet finns tillgängliga i 10X förstoring och visar vävnadsssnitt från bröstcancerresektionsprover som infärgats med hematoxylin och eosin (H&E) eller immunhistokemi (IHC). För varje patient finns en WSI av H&E-färgad vävnad och minst en och upp till fyra WSI av motsvarande vävnad som infärgats med de diagnostiska rutininfärgningarna ER, PGR, HER2 och KI67. Datasetet skapades som en del av CHIME-studien (chimestudy.se) och dess primära syfte var att underlätta ACROBAT WSI registration challenge (acrobat.grand-challenge.org). De histopatologiska preparaten kommer från rutinarbetsflödet inom den diagnostiska patologin och digitaliserades för forskningsändamål vid Karolinska Institutet (Stockholm, Sverige). Skapandet av bilderna liknar det rutinmässiga arbetsflödet för digitalisering av patologibilder, med hjälp av tre olika Hamamatsu WSI-skannrar, närmare bestämt en NanoZoomer S360 och två NanoZoomer XR. WSI:erna i detta dataset åtföljs av en datatabell med en rad för varje WSI, som anger ett anonymiserat patient-ID, infärgnings- eller IHC-antikroppstypen för varje WSI, samt förstoring och mikrometer per pixel på varje tillgänglig upplösningsnivå. Automatiserad utvärdering av registreringsalgoritmers prestanda är möjlig via webbplatsen ACROBAT Challenge, baserad på över 37000 annoterade par från 13 annoterare som riktmärken. Även om det primära syftet med detta dataset var att utveckla och utvärdera WSI-registreringsmetoder, har det potential att möjliggöra forskning inom ramen för digital patologi, till exempel inom områdena infärgningsstyrd inlärning, virtuell infärgning, icke-vägledd inlärning och modeller som är oberoende av färgningsmetod.

Datasetet består av tre delmängder, tränings-, validerings- och testset, baserad på ACROBAT WSI registration challenge. Det finns 750 fall i utbildningssetet, för vart och ett av fallen finns en H&E WSI och en till fyra IHC WSI:er tillgängliga, med totalt 3406 WSI:er. Valideringssetet består av 100 fall med totalt 200 WSI och testsetet av 303 fall med totalt 606 WSI. Både för validerings- och testsetet finns en H&E WSI samt en slumpmässigt utvald IHC WSI tillgänglig.

WSI:erna anonymiserades genom att de associerade makrobilderna raderats, genom att filnamn med slumpmässiga fall-ID genererats och genom att metadatafält med eventuell persondata skrivits över. Hamamatsu NDPI-filerna konverterades sedan med libvips (libvips.org/). WSI:erna finns tillgängliga som generiska TIFF WSI:er (openslide.org/formats/generic-tiff/) med 10X förstoring och lägre bildnivå.

Datasetet är tillgängligt för nedladdning i sju separata ZIP-arkiv, fem för träningsdata (train_part1.zip (71,47 GB), train_part2.zip (70,59 GB), train_part3.zip (75,91 GB), train_part4.zip (71,63 GB) och train_part5.zip (69.09 GB)), ett för valideringsdata (valid.zip 21,79 GB) och ett för testdata (test.zip 68,11 GB).

Fillistningar och kontrollsummor i SHA1-format finns tillgängliga för att kunna kontrollera arkiv/dataintegritet vid nedladdning.

Även om det är hjälpsamt att användare meddelar SND om eventuella publikationer som använder denna datamängd genom att skicka ett e-postmeddelande till request@snd.gu.se, notera att detta inte är ett krav för att använda uppgifterna. Visa mindre..

Data innefattar personuppgifter

Nej

Språk

Engelska

Metod och utfall

Analysenhet

Individ/patient/person

Population

Anonymiserade kvinnliga patienter med primär bröstcancer, från Stockholmsregionen

Studiedesign

Observationsstudie

Urvalsmetod

Se beskrivningen på engelska.

Tidsperiod(er) som undersökts

2012 – 2018

Antal individer/objekt

1153

Dataformat / datastruktur

Stillbild

Datainsamling

Beskrivning av insamlingsmetod: Arkiverade slides med vävnadsmaterial för klinisk rutindiagnostik skannades med hjälp av WSI-skannrar vid Karolinska Institutet.
Tidsperiod(er) för datainsamling: 2012 – 2018
Datainsamlare: Karolinska Institutet
Instrument: NanoZoomer S360 (Tekniskt/-a instrument) - Hamamatsu WSI-skanner
Instrument: NanoZoomer XR (Tekniskt/-a instrument) - Hamamatsu WSI-skanner

Geografisk täckning

Geografisk utbredning

Geografisk plats: Stockholms län

Administrativ information

Ansvarig institution/enhet

Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Medverkande

Aino Kuusela - Åbo universitet, Institute of Biomedicine

Kimmo Kartasalo - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Kajsa Ledesma Eriksson - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Leena Latonen - Östra Finlands universitet, Institute of Biomedicine

Constance Boissin - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

... Visa mer..

Aino Kuusela - Åbo universitet, Institute of Biomedicine

Kimmo Kartasalo - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Kajsa Ledesma Eriksson - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Leena Latonen - Östra Finlands universitet, Institute of Biomedicine

Constance Boissin - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Yanbo Feng - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Philippe Weitz - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Dusan Rasic - Sjællands universitetshospital, Patologiafdelingen

Sonja Koivukoski - Östra Finlands universitet, Institute of Biomedicine

Pekka Ruusuvuori - Åbo universitet, Institute of Biomedicine

Masi Valkonen - Åbo universitet, Institute of Biomedicine

Circe Carr - Åbo universitet, Institute of Biomedicine

Sandra Pouplier - Sjællands universitetshospital, Department of Surgical Pathology

Leslie Solorzano - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Abhinav Sharma - Karolinska Institutet, Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik

Anne-Vibeke Laenkholm - Sjællands universitetshospital, Institute of Biomedicine

Visa mindre..

Finansiering 1

Finansiär: Vetenskapsrådet

Finansiering 2

Finansiär: ERA PerMed
Diarienummer hos finansiär: ERAPERMED2019-224-ABCAP
Projektnamn på ansökan: Advancing Breast Cancer histopathology towards AI-based Personalised medicine

Finansiering 3

Finansiär: Cancerfonden

Etikprövning

Stockholm - dnr 2017/2106-31

Tillägg: 2018/1462-32

Ämnesområde och nyckelord

Forskningsområde

Vetenskap och teknologi (CESSDA Topic Classification)

Informationsteknik (CESSDA Topic Classification)

Medicinsk bildbehandling (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Medicin och hälsovetenskap (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Cancer och onkologi (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Nyckelord

Brösttumörer, Färger, Eosin y, Hematoxylin, Datorstödd bildbehandling, Immunhistokemi, Klinisk patologi, Färgning och märkning, Wsi, Image registration, Whole-slide-image, Digital patologi, Beräkningspatologi, Bröstcancer

Publikationer

Sortera på namn | Sortera efter år

Weitz, P. et al., (2022). ACROBAT -- a multi-stain breast cancer histological whole-slide-image data set from routine diagnostics for computational pathology. doi:10.48550/ARXIV.2211.13621
DOI: https://doi.org/10.48550/ARXIV.2211.13621

Weitz P, Valkonen M, Solorzano L, Carr C, Kartasalo K, Boissin C, Koivukoski S, Kuusela A, Rasic D, Feng Y, Sinius Pouplier S, Sharma A, Ledesma Eriksson K, Latonen L, Laenkholm AV, Hartman J, Ruusuvuori P, Rantalainen M. A Multi-Stain Breast Cancer Histological Whole-Slide-Image Data Set from Routine Diagnostics. Sci Data. 2023 Aug 24;10(1):562.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02422-6

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.

Publicerad: 2023-01-02

Senast uppdaterad: 2023-10-20