ACROBAT - ett multi-infärgat histologiskt dataset från rutindiagnostik av bröstcancer skannat med WSI för digital patologi
Datafiler
Datafiler
Dokumentationsfiler
Dokumentationsfiler
Citering och åtkomst
Citering och åtkomst
Tillgänglighetsnivå:
Skapare/primärforskare:
Forskningshuvudman:
Data innehåller personuppgifter:
Nej
Citering:
Språk:
Metod och utfall
Metod och utfall
Analysenhet:
Population:
Anonymiserade kvinnliga patienter med primär bröstcancer, från Stockholmsregionen
Studiedesign:
- Observationsstudie
Beskrivning av urval:
Se beskrivningen på engelska.
Tidsperiod(er) som undersökts:
Antal individer/objekt:
1153
Dataformat/datastruktur:
Datainsamling
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
Öppnar nytt fönster hos ror.org.
RORÖppnas i en ny tabb
Instrument
Instrument
Namn:
NanoZoomer XR
Typ:
Tekniskt/-a instrument
Beskrivning av instrument:
Hamamatsu WSI-skanner
Namn:
NanoZoomer S360
Typ:
Tekniskt/-a instrument
Beskrivning av instrument:
Hamamatsu WSI-skanner
Geografisk täckning
Geografisk täckning
Geografisk plats:
Administrativ information
Administrativ information
Ansvarig institution/enhet:
Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik
Medverkande:
- Sonja Koivukoski - Östra Finlands universitet - Institute of Biomedicine
- Circe Carr - Åbo universitet - Institute of Biomedicine
- Sandra Pouplier - Sjællands universitetshospital - Department of Surgical Pathology
- Aino Kuusela - Åbo universitet - Institute of Biomedicine
Etikprövning:
Stockholm - 2017/2106-31
Tillägg: 2018/1462-32
Finansiering
Finansiering
Finansiär:
- Vetenskapsrådet
Öppnar nytt fönster hos ror.org.
RORÖppnas i en ny tabb
Referensnummer:
2019-00947_VR
Projektnamn på ansökan:
Utveckling av AI-baserade bröstcancer histopatologi för personaliserad medicin
Information om finansiering:
Histopatologisk undersökning av vävnadsprover är det huvudsakliga tillvägagångssättet för att detektera och diagnostisera bröstcancer. Vävnadsprover undersöks genom att utseendet på celler och vävnad inspekteras genom ett mikroskop, och klassificering av vävnadsprovet utgör en central del i underlaget för behandlingsbeslut. Histopatologisk diagnostik är associerad med viss osäkerhet samt variabilitet mellan olika bedömare, vilket kan förklaras utifrån olika grad av expertis, men också utifrån att en subjektiv bedömning måste göras. Det är dessutom en brist på läkare med specialisering inom patologi, vilket kan leda till dröjsmål och ojämlik vård.I det här forskningsprogrammet utvecklar och testar vi datormodeller baserade på artificiell intelligens och maskininlärning för att förbättra histopatologisk karaktärisering av bröstcancer. Genom att samla in stora material i form av digitaliserade bilder av vävnadsprover tillsammans med klinisk bedömning och information om utfall för patienterna, så kan datormodeller tränas att genomföra klassificering av vävnadsprover. Vi utvecklar även nya metoder för att kombinera information från olika typer av infärgningar som används vid analys av vävnadsprover.Vi avser att utveckla datormodeller som är minst lika bra som ledande patologer vad det gäller rutinmässig diagnostik av vävnadsprover för bröstcancer. Sådana datormodeller kommer kunna assistera patologer i deras arbete och bidra till att reducera arbetsbördan såväl som minska osäkerheten i bedömningarna. I förlängningen kan detta bidra till ökad säkerhet samt förbättrade vårdresultat genom att korrekt diagnos ökar möjligheterna att erbjuda bästa möjliga behandlingsalternativ. Beslutsstöd ifrån datormodeller har även potentialen att reducera ojämlikhet vad det gäller tillgång till högkvalitativ vård.
Finansiär:
- ERA PerMed
Referensnummer:
ERAPERMED2019-224-ABCAP
Projektnamn på ansökan:
Advancing Breast Cancer histopathology towards AI-based Personalised medicine
