論文の概要: The state-of-the-art 3D anisotropic intracranial hemorrhage segmentation on non-contrast head CT: The INSTANCE challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03281v1
• Date: Mon, 9 Jan 2023 11:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 18:13:06.057585
• Title: The state-of-the-art 3D anisotropic intracranial hemorrhage segmentation on non-contrast head CT: The INSTANCE challenge
• Title（参考訳）: 非造影頭部CTにおける3D異方性頭蓋内出血の現況 : INSTANCEの課題
• Authors: Xiangyu Li, Gongning Luo, Kuanquan Wang, Hongyu Wang, Shuo Li, Jun Liu, Xinjie Liang, Jie Jiang, Zhenghao Song, Chunyue Zheng, Haokai Chi, Mingwang Xu, Yingte He, Xinghua Ma, Jingwen Guo, Yifan Liu, Chuanpu Li, Zeli Chen, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Andriy Myronenko, Antoine P. Sanner, Anirban Mukhopadhyay, Ahmed E. Othman, Xingyu Zhao, Weiping Liu, Jinhuang Zhang, Xiangyuan Ma, Qinghui Liu, Bradley J MacIntosh, Wei Liang, Moona Mazher, Abdul Qayyum, Valeriia Abramova, Xavier Llad\'o
• Abstract要約: INSTANCE 2022は、2022年の医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入に関する国際会議(MICCAI)と共同で開催された大きな課題である。 以上の課題を解決し,脳内出血セグメンテーションと異方性データ処理の開発を促進することを目的としている。 勝者法は平均DSC0.6925を達成し,提案法よりも有意な成長を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.72232714668029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic intracranial hemorrhage segmentation in 3D non-contrast head CT (NCCT) scans is significant in clinical practice. Existing hemorrhage segmentation methods usually ignores the anisotropic nature of the NCCT, and are evaluated on different in-house datasets with distinct metrics, making it highly challenging to improve segmentation performance and perform objective comparisons among different methods. The INSTANCE 2022 was a grand challenge held in conjunction with the 2022 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI). It is intended to resolve the above-mentioned problems and promote the development of both intracranial hemorrhage segmentation and anisotropic data processing. The INSTANCE released a training set of 100 cases with ground-truth and a validation set with 30 cases without ground-truth labels that were available to the participants. A held-out testing set with 70 cases is utilized for the final evaluation and ranking. The methods from different participants are ranked based on four metrics, including Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), Relative Volume Difference (RVD) and Normalized Surface Dice (NSD). A total of 13 teams submitted distinct solutions to resolve the challenges, making several baseline models, pre-processing strategies and anisotropic data processing techniques available to future researchers. The winner method achieved an average DSC of 0.6925, demonstrating a significant growth over our proposed baseline method. To the best of our knowledge, the proposed INSTANCE challenge releases the first intracranial hemorrhage segmentation benchmark, and is also the first challenge that intended to resolve the anisotropic problem in 3D medical image segmentation, which provides new alternatives in these research fields.
• Abstract（参考訳）: 3D Non-Contrast Head CT (NCCT) における頭蓋内出血分画は臨床的に重要である。 既存の出血セグメンテーション法は通常、ncctの異方性を無視し、異なるメトリクスを持つ異なる社内データセットで評価されるため、セグメンテーション性能の改善と異なる方法間の客観的比較が極めて困難である。 INSTANCE 2022は、2022年の医用画像コンピューティングおよびコンピュータ支援介入に関する国際会議(MICCAI)と共同で開催された大きな課題である。 以上の課題を解決し,脳内出血セグメンテーションと異方性データ処理の開発を促進することを目的としている。 実験では、被験者が利用可能な100のケースと30のケースからなる検証セットをトレーニングセットとしてリリースした。 最終評価とランキングには70事例からなるホールドアウトテストセットが使用される。 Dice similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), Relative Volume difference (RVD), Normalized Surface Dice (NSD) の4つの指標に基づいて,参加者の手法をランク付けする。 合計13チームが、いくつかのベースラインモデル、前処理戦略、異方性データ処理技術を将来の研究者に提供し、課題を解決するために、それぞれ異なるソリューションを提出した。 勝者法は平均DSC0.6925を達成し,提案法よりも有意な成長を示した。 我々の知る限り、INSTANCEは最初の頭蓋内出血セグメンテーションのベンチマークを公表し、3D画像セグメンテーションにおける異方性問題の解決を目的とした最初の挑戦であり、これらの研究分野において新たな代替手段を提供する。

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