Ein Datensatz zur histopathologischen Bildklassifikation von Brustkrebs

Heutzutage erfordern medizinische Bildanalysearbeiten fundierte Experimente, um die Nützlichkeit der vorgeschlagenen Methoden zu belegen. Experimente werden jedoch häufig an Daten durchgeführt, die von den Forschern ausgewählt wurden und aus verschiedenen Institutionen, Scannern und Populationen stammen können. Verschiedene Bewertungsmaßstäbe können verwendet werden, was den Vergleich der Methoden erschwert. In diesem Artikel stellen wir einen Datensatz von 7909 histopathologischen Brustkrebsbildern vor, die bei 82 Patienten aufgenommen wurden und nun öffentlich unter http://web.inf.ufpr.br/vri/breast-cancer-database verfügbar sind. Der Datensatz umfasst sowohl gutartige als auch bösartige Bilder. Die mit diesem Datensatz verbundene Aufgabe ist die automatisierte Klassifikation dieser Bilder in zwei Klassen, was für Kliniker ein wertvolles computergestütztes Diagnosewerkzeug wäre. Um die Schwierigkeit dieser Aufgabe zu beurteilen, zeigen wir erste Ergebnisse, die mit modernen Bildklassifikationssystemen erzielt wurden. Die Genauigkeit liegt zwischen 80 % und 85 %, was zeigt, dass noch Verbesserungsbedarf besteht. Indem wir diesen Datensatz und ein standardisiertes Bewertungsprotokoll der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stellen, hoffen wir, Forscher aus den Bereichen Medizin und maschinelles Lernen zusammenzubringen, um diese klinische Anwendung voranzutreiben.