論文の概要: Where is VALDO? VAscular Lesions Detection and segmentatiOn challenge at MICCAI 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07167v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 13:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:02:15.176459
• Title: Where is VALDO? VAscular Lesions Detection and segmentatiOn challenge at MICCAI 2021
• Title（参考訳）: ヴァルドはどこだ? MICCAI 2021における血管病変の検出とセグメンタティ
• Authors: Carole H. Sudre, Kimberlin Van Wijnen, Florian Dubost, Hieab Adams, David Atkinson, Frederik Barkhof, Mahlet A. Birhanu, Esther E. Bron, Robin Camarasa, Nish Chaturvedi, Yuan Chen, Zihao Chen, Shuai Chen, Qi Dou, Tavia Evans, Ivan Ezhov, Haojun Gao, Marta Girones Sanguesa, Juan Domingo Gispert, Beatriz Gomez Anson, Alun D. Hughes, M. Arfan Ikram, Silvia Ingala, H. Rolf Jaeger, Florian Kofler, Hugo J. Kuijf, Denis Kutnar, Minho Lee, Bo Li, Luigi Lorenzini, Bjoern Menze, Jose Luis Molinuevo, Yiwei Pan, Elodie Puybareau, Rafael Rehwald, Ruisheng Su, Pengcheng Shi, Lorna Smith, Therese Tillin, Guillaume Tochon, Helene Urien, Bas H.M. van der Velden, Isabelle F. van der Velpen, Benedikt Wiestler, Frank J. Wolters, Pinar Yilmaz, Marius de Groot, Meike W. Vernooij, Marleen de Bruijne (for the ALFA study)
• Abstract要約: textitVAscular Lesions DetectiOn andtext (itWhere is VALDO?)チャレンジは、2021年のMICCAIカンファレンスで衛星イベントとして実施された。 この課題は、脳小血管疾患の小さな画像マーカーとスパース画像マーカーの自動検出とセグメンテーションの手法の開発を促進することを目的としていた。 その結果、チーム間とタスク間のパフォーマンスに大きなばらつきが見られ、タスク1 - EPVSとタスク2 - マイクロブリードで、タスク3 - の有望な結果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.007220132490687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Imaging markers of cerebral small vessel disease provide valuable information on brain health, but their manual assessment is time-consuming and hampered by substantial intra- and interrater variability. Automated rating may benefit biomedical research, as well as clinical assessment, but diagnostic reliability of existing algorithms is unknown. Here, we present the results of the \textit{VAscular Lesions DetectiOn and Segmentation} (\textit{Where is VALDO?}) challenge that was run as a satellite event at the international conference on Medical Image Computing and Computer Aided Intervention (MICCAI) 2021. This challenge aimed to promote the development of methods for automated detection and segmentation of small and sparse imaging markers of cerebral small vessel disease, namely enlarged perivascular spaces (EPVS) (Task 1), cerebral microbleeds (Task 2) and lacunes of presumed vascular origin (Task 3) while leveraging weak and noisy labels. Overall, 12 teams participated in the challenge proposing solutions for one or more tasks (4 for Task 1 - EPVS, 9 for Task 2 - Microbleeds and 6 for Task 3 - Lacunes). Multi-cohort data was used in both training and evaluation. Results showed a large variability in performance both across teams and across tasks, with promising results notably for Task 1 - EPVS and Task 2 - Microbleeds and not practically useful results yet for Task 3 - Lacunes. It also highlighted the performance inconsistency across cases that may deter use at an individual level, while still proving useful at a population level.
• Abstract（参考訳）: 脳小血管疾患のイメージングマーカーは、脳の健康に関する貴重な情報を提供するが、手作業による評価は時間を要する。 自動評価は、医学的な研究や臨床評価に有用であるが、既存のアルゴリズムの診断信頼性は不明である。 ここでは、 \textit{VAscular Lesions DetectiOn and Segmentation} (\textit{Where is VALDO? 医療画像・コンピュータ支援介入国際会議(miccai,international conference on medical image computing and computer assisted intervention,miccai)は2021年に開催された。 この課題は、大脳小血管疾患(epvs)(task 1)、大脳微小出血(task)の小型・スパースイメージングマーカーの自動検出・分割法の開発を促進することを目的とした。 2)血管起源と推定されるラクエン(タスク) 3)弱いラベルやうるさいラベルを活用しながら。 全体として、12チームが1つ以上のタスク(タスク1 - EPVS 4つ、タスク2 - マイクロブリード9つ、タスク3 - ラクネス6つ)のソリューションを提案している。 マルチコホートデータはトレーニングと評価の両方に使用された。 結果は、チーム間およびタスク間でのパフォーマンスに大きな変動を示し、特にtask 1epvとtask 2で有望な結果が得られた。 また、個々のレベルでの使用を抑えつつ、人口レベルでも有用であることを証明しているケース間のパフォーマンスの矛盾を強調した。

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