CSAW-CC (mammografi) – ett dataset för AI-forskning för att förbättra screening, diagnostik och prognostik för bröstcancer
https://doi.org/10.5878/45vm-t798
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 december 2015. Utöver mammografibilderna finns annoteringsbilder där en bröstradiolog har annoterat tumörens utbredning på pixelnivå (små förändringar som t.ex. förkalkningar har annoterats som ett område). Även mammografibilden för föregående screening granskades och om tumörtecken var synliga annoterades de även där. Om inga tumörtecken var synliga markerades motsvarande lokalisation med en punkt.
Utöver bilder finns även parametriska data som kommer från Karolinska Universitetssjukhuset men inhämtats via Regionalt Cancer Centrum Stockholm Gotland. Dessa data innehåller information om kvinnans ålder vid mammografi, tid från bild till diagnos, tumörstorlek, histologi och lymfkörtelmetastas. Parametriska data har begränsats, kategoriserats, och perturberats för att säkerställa anonymiteten (se vidare i bilaga).
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 bedömning av radiolog 1, av radiolog 2 samt consensusbeslut.
- DICOM-filer: Mammografibilder. För varje screening finns de fyra standardbilderna: vänster/höger, mediolateral oblik och kraniokaudal. Det ska därmed finnas fyra filer per examinationsdatum.
- PNG: Cancer-annoteringar. För varje DICOM bild där en tumör kan visualiseras.
Åtkomst:
Datasetet är tillgängligt efter förfrågan på grund av materialets storlek. Bildmaterialet i form av DICOM-filer och PNG-filer omfattar ca 2,5 TB.
Önskas endast tillgång till CSV-filen med parametriska data finns den att ladda ned som tillhörande dokumentation.
Dokumentationsfiler
Dokumentationsfiler
Citering och åtkomst
Citering och åtkomst
Tillgänglighetsnivå:
Skapare/primärforskare:
Forskningshuvudman:
Diarienummer hos huvudman:
- 4-3790/2016
Data innehåller personuppgifter:
Nej
Citering:
Språk:
Metod och utfall
Metod och utfall
Analysenhet:
Population:
Kvinnor 40-74 år som inbjudits till mammografiscreening
Studiedesign:
- Fall-kontrollstudie
- Observationsstudie
Beskrivning av studiedesign:
Fall-kontroll-kohort avseende bröstcancerdiagnos
Urvalsmetod:
Beskrivning av 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:
Variabler:
19
Antal individer/objekt:
8723
Datainsamling - Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
Datainsamling - Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
Insamlingsmetod:
Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
Tidsperiod(er) för datainsamling:
2008 - 2015
Datainsamlare:
- Karolinska Universitetssjukhuset
Öppnar nytt fönster hos ror.org.
ROR
Datakälla:
- Register/handlingar/förteckningar: Medicinska/kliniska
- Register/handlingar/förteckningar
Datainsamling - Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
Datainsamling - Registerutdrag och/eller tillgång till prov i biobank
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
- Register/handlingar/förteckningar
Geografisk täckning
Geografisk täckning
Geografisk plats:
Geografisk beskrivning:
Det geografiska upptagningsområdet för bröstcancer-screening på Karolinska Universitetssjukhuset i Stockholm, Sverige
Lägsta geografiska enhet:
Region
Högsta geografiska enhet:
Region
Administrativ information
Administrativ information
Ansvarig institution/enhet:
Institutionen för Onkologi-Patologi
Medverkande:
Etikprövning
Etikprövning
Utförare:
- Etikprövningsmyndigheten
components.catalogue.resource.content.administrativeInformation.ethicalReview.rorId.srText
ROR
Diarienummer:
2019-01946
Utförare:
- Etikprövningsmyndigheten
components.catalogue.resource.content.administrativeInformation.ethicalReview.rorId.srText
ROR
Diarienummer:
2021-01030
Utförare:
- Etikprövningsmyndigheten
components.catalogue.resource.content.administrativeInformation.ethicalReview.rorId.srText
ROR
Diarienummer:
2019-03638
Utförare:
- Stockholms etikprövningsnämnd
Diarienummer:
2016/2600-31
Finansiering
Finansiering
Finansiär:
Referensnummer:
2017-01382_Vinnova
Projektnamn på ansökan:
AI för bröstcancerscreening
Information om finansiering:
Syfte och mål:
Att utveckla och testa AI-system som analyserar mammografibilder och som kan användas för att förbättra och effektivisera bröstcancerscreeningen. Vi har byggt en databas med mammografi-röntgenbilder i kombination med kliniska data från bröstcancerregistret.
Ämnesområde och nyckelord
Ämnesområde och nyckelord
Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2025:
Nyckelord:
Relationer
Relationer
Webbplats:
Publikationer
Publikationer
Citering:
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
Citering:
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.
Citering:
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
Citering:
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
