論文の概要: The Brain Tumor Sequence Registration Challenge: Establishing Correspondence between Pre-Operative and Follow-up MRI scans of diffuse glioma patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06979v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 19:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 07:48:02.406105
• Title: The Brain Tumor Sequence Registration Challenge: Establishing Correspondence between Pre-Operative and Follow-up MRI scans of diffuse glioma patients
• Title（参考訳）: 脳腫瘍シークエンス登録チャレンジ : びまん性グリオーマ患者の術前MRI像と術後MRI像との対応性を確立する
• Authors: Bhakti Baheti, Diana Waldmannstetter, Satrajit Chakrabarty, Hamed Akbari, Michel Bilello, Benedikt Wiestler, Julian Schwarting, Evan Calabrese, Jeffrey Rudie, Syed Abidi, Mina Mousa, Javier Villanueva-Meyer, Daniel S. Marcus, Christos Davatzikos, Aristeidis Sotiras, Bjoern Menze, Spyridon Bakas
• Abstract要約: 本稿では,第1回脳腫瘍シーケンス登録(BraTS-Reg)の課題について述べる。 脳びまん性グリオーマと診断された同一患者の術前スキャンと経過観察の対応を推定することに焦点を当てる。 BraTS-Regチャレンジは、変形可能な登録アルゴリズムのための公開ベンチマーク環境を確立することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.563496469107778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Registration of longitudinal brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans containing pathologies is challenging due to tissue appearance changes, and still an unsolved problem. This paper describes the first Brain Tumor Sequence Registration (BraTS-Reg) challenge, focusing on estimating correspondences between pre-operative and follow-up scans of the same patient diagnosed with a brain diffuse glioma. The BraTS-Reg challenge intends to establish a public benchmark environment for deformable registration algorithms. The associated dataset comprises de-identified multi-institutional multi-parametric MRI (mpMRI) data, curated for each scan's size and resolution, according to a common anatomical template. Clinical experts have generated extensive annotations of landmarks points within the scans, descriptive of distinct anatomical locations across the temporal domain. The training data along with these ground truth annotations will be released to participants to design and develop their registration algorithms, whereas the annotations for the validation and the testing data will be withheld by the organizers and used to evaluate the containerized algorithms of the participants. Each submitted algorithm will be quantitatively evaluated using several metrics, such as the Median Absolute Error (MAE), Robustness, and the Jacobian determinant.
• Abstract（参考訳）: 病理を含む縦型脳磁気共鳴画像(mri)スキャンの登録は,組織形態の変化により困難であり,未解決の問題である。 本稿では,脳びまん性グリオーマと診断された同一症例の術前・経過観察画像の対応度を推定し,第1回脳腫瘍配列登録(brats-reg)チャレンジについて述べる。 BraTS-Regチャレンジは、変形可能な登録アルゴリズムのための公開ベンチマーク環境を確立することを目的としている。 一般的な解剖学的テンプレートによると、関連するデータセットは、スキャンのサイズと解像度に応じてキュレートされた、非特定多施設マルチパラメトリックMRI(mpMRI)データを含む。 臨床専門家は、時間領域の異なる解剖学的位置を記述した、スキャン内のランドマークポイントの広範なアノテーションを作成した。 トレーニングデータとこれらの基礎的な真実のアノテーションは、参加者が登録アルゴリズムの設計と開発を行うためにリリースされ、検証とテストデータのアノテーションは、主催者が保持し、参加者のコンテナ化されたアルゴリズムを評価するために使用される。 各アルゴリズムは、メディア絶対誤差(MAE)、ロバストネス、ジャコビアン行列式など、いくつかの指標を用いて定量的に評価される。

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