論文の概要: Unleashing the Strengths of Unlabeled Data in Pan-cancer Abdominal Organ Quantification: the FLARE22 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05862v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 21:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:33:38.686403
• Title: Unleashing the Strengths of Unlabeled Data in Pan-cancer Abdominal Organ Quantification: the FLARE22 Challenge
• Title（参考訳）: pan-cancer abdominal organ quantificationにおけるラベルなしデータの強みの解明:flare22チャレンジ
• Authors: Jun Ma, Yao Zhang, Song Gu, Cheng Ge, Shihao Ma, Adamo Young, Cheng Zhu, Kangkang Meng, Xin Yang, Ziyan Huang, Fan Zhang, Wentao Liu, YuanKe Pan, Shoujin Huang, Jiacheng Wang, Mingze Sun, Weixin Xu, Dengqiang Jia, Jae Won Choi, Nat\'alia Alves, Bram de Wilde, Gregor Koehler, Yajun Wu, Manuel Wiesenfarth, Qiongjie Zhu, Guoqiang Dong, Jian He, the FLARE Challenge Consortium, and Bo Wang
• Abstract要約: FLARE 2022 Challengeは、これまでで最大の腹部臓器分析チャレンジで、高速、低リソース、正確、アノテーション効率、一般化されたAIアルゴリズムをベンチマークします。 我々は50以上の医療グループからなる大陸間・多国間データセットを構築した。 最高の性能のアルゴリズムは、それぞれ北米、ヨーロッパ、アジアのコホートで89.5%、90.9%、88.3%という中央値のDSCを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.48059187629883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantitative organ assessment is an essential step in automated abdominal disease diagnosis and treatment planning. Artificial intelligence (AI) has shown great potential to automatize this process. However, most existing AI algorithms rely on many expert annotations and lack a comprehensive evaluation of accuracy and efficiency in real-world multinational settings. To overcome these limitations, we organized the FLARE 2022 Challenge, the largest abdominal organ analysis challenge to date, to benchmark fast, low-resource, accurate, annotation-efficient, and generalized AI algorithms. We constructed an intercontinental and multinational dataset from more than 50 medical groups, including Computed Tomography (CT) scans with different races, diseases, phases, and manufacturers. We independently validated that a set of AI algorithms achieved a median Dice Similarity Coefficient (DSC) of 90.0\% by using 50 labeled scans and 2000 unlabeled scans, which can significantly reduce annotation requirements. The best-performing algorithms successfully generalized to holdout external validation sets, achieving a median DSC of 89.5\%, 90.9\%, and 88.3\% on North American, European, and Asian cohorts, respectively. They also enabled automatic extraction of key organ biology features, which was labor-intensive with traditional manual measurements. This opens the potential to use unlabeled data to boost performance and alleviate annotation shortages for modern AI models.
• Abstract（参考訳）: 腹部疾患の診断と治療計画には定量的臓器評価が不可欠である。 人工知能(AI)はこのプロセスを自動化するための大きな可能性を示している。 しかし、既存のAIアルゴリズムの多くは、多くの専門家アノテーションに依存しており、現実世界の多国籍設定における精度と効率の包括的な評価が欠けている。 これらの制限を克服するために、私たちはFLARE 2022 Challengeを組織しました。これは、これまでで最大の腹部臓器分析チャレンジで、高速で低リソース、正確、アノテーション効率、一般化されたAIアルゴリズムをベンチマークします。 我々は,50以上の医療グループから大陸間および多国籍のデータセットを構築した。 我々は、50個のラベル付きスキャンと2000個のラベルなしスキャンを用いて、AIアルゴリズムのセットが90.0\%のDice similarity Coefficient(DSC)を達成したことを独立に検証した。 最も優れたアルゴリズムは、北米、ヨーロッパ、アジアのコホートにおいて89.5\%、90.9\%、88.3\%の中央値dscを達成し、外部検証セットを保持するように一般化した。 彼らはまた、従来の手動測定に労働集約的な重要な臓器生物学的特徴の自動抽出を可能にした。 これにより、ラベルのないデータを使用してパフォーマンスを高め、現代のAIモデルのアノテーション不足を軽減することが可能になる。

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