Datos de investigación (Citología e Histología Normal y Patológica)

URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/11441/161769

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    Acceso abiertoConjunto de Datos
    Dataset of CRC-MSI-HistoTags v1.0: colorectal cancer H&E patches with microsatellite instability status and expert morphological annotations
    (2026) Pérez-Pérez, Manuel; Macías García, Laura; García de Sola Llamas, Carmen; García Gutiérrez, Jorge; Citología e Histología Normal y Patológica; Lenguajes y Sistemas Informáticos; García Gutiérrez, Jorge; García Gutiérrez, Jorge; Pérez-Pérez, Manuel; Agencia Estatal de Investigación. España
    CRC-MSI-HistoTags v1.0 es un conjunto de datos de histología de cáncer colorrectal a nivel de parche. Contiene 600 parches de imagen H&E desidentificados de 512 x 512 píxeles, extraídos a 20x (resolución espacial de 0,5 um/píxel; campo de tejido de 256 x 256 um por parche), repartidos a partes iguales entre tres cohortes (200 parches cada una): la cohorte institucional Macarena, TCGA-COAD y CPTAC-COAD. Cada cohorte está equilibrada con 100 parches con inestabilidad de microsatélites (MSI) y 100 estables (MSS). Cada parche se vincula a su estado MSI/MSS y a siete anotaciones morfológicas binarias por consenso de expertos (arquitectura glandular, diferenciación tumoral, serración glandular, mucina, linfocitos intraepiteliales infiltrantes de tumor, inflamación peritumoral y necrosis intraluminal). Metodología: los parches se seleccionaron a partir de imágenes de portaobjetos completos (WSI) mediante un flujo de aprendizaje de múltiples instancias (MIL) de alta atención. El estado MSI/MSS de la cohorte Macarena se determinó por inmunohistoquímica de reparación de errores de emparejamiento (MLH1, MSH2, MSH6 y PMS2). Dos anotadores anotaron los 600 parches de forma independiente y las discrepancias se resolvieron por consenso. La cohorte institucional Macarena fue aprobada por el Comité de Ética de la Investigación de los Hospitales Universitarios Virgen Macarena-Virgen del Rocío (protocolo PID2023-147688OA-I00) y se libera como imágenes desidentificadas a nivel de parche. El conjunto de datos incluye además metadatos por parche, un manifiesto de archivos con sumas de comprobación SHA256, diccionarios de etiquetas y cohortes, un archivo de validación técnica, tablas suplementarias de trazabilidad de anotaciones y scripts de Python para cargar y validar la publicación. El conjunto describe la colección de imágenes en sí, no los resultados de ningún modelo de predicción MSI/MSS.
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    Acceso abiertoConjunto de Datos
    Dataset de Carcinoma Ductal Infiltrante de mama_Inmunohistoquímica_Supervivencia y mortalidad
    (2025-03-20) Macías García, Laura; Robles Frías, Antonio; García Gutiérrez, Jorge; Citología e Histología Normal y Patológica; Lenguajes y Sistemas Informáticos; Macías García, Laura; Macías García, Laura; Macías García, Laura; García Gutiérrez, Jorge; Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO). España; CTS949: Biopatología y Estrés Oxidativo; TIC134: Sistemas Informaticos
    Base de datos de 234 pacientes diagnosticadas de Carcinoma Ductal Infiltrante de mama que recoge un estudio observacional retrospectivo de 5 años donde se estudia en primer lugar la presencia o no de recidiva y/o mortalidad durante el período de estudio (5 años), permitiendo establecer variables independentes como la supervivencia y la mortalidad. En segundo lugar, se realiza un estudio y valoración de la expresión de diversos y distintos marcadores inmunohistoquímicos con el objetivo de correlacionar la expresión de cada una de las moléculas de Inmunohistoquímicas, unas con otras, así como, con la intención de obtener resultados concluyentes que apoyen una relación significativa de la expresión de alguna de éstas moléculas con el riesgo de recidiva (tiempo libre de enfermedad), así como con el riesgo de mortalidad (tiempo de supervivencia). El objetivo principal de esta base de datos es: Definir un perfil de biomarcadores inmunohistoquímicos con valor predictivo en el carcinoma ductal infiltrante de mama. El estudio pretende demostrar el posible valor pronóstico de cada molécula, valorándolo en función de la evolución (que vendrá determinada por la recidiva y la mortalidad), así como con factores pronósticos conocidos como: tamaño, edad, estadio inicial, ganglios y grado de Escala Bloom-Richardson y Escala de Nottingham.