論文の概要: AMOS: A Large-Scale Abdominal Multi-Organ Benchmark for Versatile Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08023v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 09:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 06:03:29.235056
• Title: AMOS: A Large-Scale Abdominal Multi-Organ Benchmark for Versatile Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: AMOS:Versatile Medical Image Segmentationのための大規模腹部多臓器ベンチマーク
• Authors: Yuanfeng Ji, Haotian Bai, Jie Yang, Chongjian Ge, Ye Zhu, Ruimao Zhang, Zhen Li, Lingyan Zhang, Wanling Ma, Xiang Wan, Ping Luo
• Abstract要約: AMOSは、腹部臓器の分節のための大規模で多様な臨床データセットである。 さまざまなターゲットとシナリオの下で堅牢なセグメンテーションアルゴリズムを研究する上で、難しい例とテストベッドを提供する。 我々は、この新たな挑戦的データセット上で既存の方法の現状を評価するために、最先端の医療セグメンテーションモデルをいくつかベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.938687630678096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the considerable progress in automatic abdominal multi-organ segmentation from CT/MRI scans in recent years, a comprehensive evaluation of the models' capabilities is hampered by the lack of a large-scale benchmark from diverse clinical scenarios. Constraint by the high cost of collecting and labeling 3D medical data, most of the deep learning models to date are driven by datasets with a limited number of organs of interest or samples, which still limits the power of modern deep models and makes it difficult to provide a fully comprehensive and fair estimate of various methods. To mitigate the limitations, we present AMOS, a large-scale, diverse, clinical dataset for abdominal organ segmentation. AMOS provides 500 CT and 100 MRI scans collected from multi-center, multi-vendor, multi-modality, multi-phase, multi-disease patients, each with voxel-level annotations of 15 abdominal organs, providing challenging examples and test-bed for studying robust segmentation algorithms under diverse targets and scenarios. We further benchmark several state-of-the-art medical segmentation models to evaluate the status of the existing methods on this new challenging dataset. We have made our datasets, benchmark servers, and baselines publicly available, and hope to inspire future research. Information can be found at https://amos22.grand-challenge.org.
• Abstract（参考訳）: 近年,CT/MRIによる腹部自動多臓器分画の進歩は著しいが,様々な臨床シナリオからの大規模ベンチマークの欠如により,モデル機能の総合的な評価が妨げられている。 3D医療データの収集とラベル付けのコストが高いため、これまでのディープラーニングモデルのほとんどは、関心やサンプルの臓器が限られているデータセットによって駆動されるため、現代のディープモデルのパワーは依然として制限されており、様々な手法の完全な包括的かつ公正な見積もりを提供することが困難である。 この制限を緩和するため,腹部臓器分割のための大規模,多種多様な臨床データセットAMOSを報告する。 AMOSは、マルチセンタ、マルチベンダ、マルチフェーズ、マルチフェーズ、マルチフェーズの患者から収集された500個のCTと100個のMRIスキャンを提供し、それぞれ15の腹部臓器のボクセルレベルのアノテーションを持ち、さまざまなターゲットとシナリオの下で堅牢なセグメンテーションアルゴリズムを研究するための挑戦的な例とテストベッドを提供する。 さらに,この新たな課題データセットにおける既存手法の現状を評価するために,最先端の医療区分モデルをいくつかベンチマークした。 データセット、ベンチマークサーバ、ベースラインを一般公開し、今後の研究に刺激を与えたいと思っています。 情報はhttps://amos22.grand-challenge.orgにある。

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