論文の概要: TopCoW: Benchmarking Topology-Aware Anatomical Segmentation of the Circle of Willis (CoW) for CTA and MRA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17670v2
• Date: Thu, 18 Jan 2024 12:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 19:23:29.014060
• Title: TopCoW: Benchmarking Topology-Aware Anatomical Segmentation of the Circle of Willis (CoW) for CTA and MRA
• Title（参考訳）: TopCoW: CTAとMRAのためのWillis(CoW)円のベンチマークトポロジ-アウェア解剖学的セグメンテーション
• Authors: Kaiyuan Yang, Fabio Musio, Yihui Ma, Norman Juchler, Johannes C. Paetzold, Rami Al-Maskari, Luciano H\"oher, Hongwei Bran Li, Ibrahim Ethem Hamamci, Anjany Sekuboyina, Suprosanna Shit, Houjing Huang, Diana Waldmannstetter, Florian Kofler, Fernando Navarro, Martin Menten, Ivan Ezhov, Daniel Rueckert, Iris Vos, Ynte Ruigrok, Birgitta Velthuis, Hugo Kuijf, Julien H\"ammerli, Catherine Wurster, Philippe Bijlenga, Laura Westphal, Jeroen Bisschop, Elisa Colombo, Hakim Baazaoui, Andrew Makmur, James Hallinan, Bene Wiestler, Jan S. Kirschke, Roland Wiest, Emmanuel Montagnon, Laurent Letourneau-Guillon, Adrian Galdran, Francesco Galati, Daniele Falcetta, Maria A. Zuluaga, Chaolong Lin, Haoran Zhao, Zehan Zhang, Sinyoung Ra, Jongyun Hwang, Hyunjin Park, Junqiang Chen, Marek Wodzinski, Henning M\"uller, Pengcheng Shi, Wei Liu, Ting Ma, Cansu Yal\c{c}in, Rachika E. Hamadache, Joaquim Salvi, Xavier Llado, Uma Maria Lal-Trehan Estrada, Valeriia Abramova, Luca Giancardo, Arnau Oliver, Jialu Liu, Haibin Huang, Yue Cui, Zehang Lin, Yusheng Liu, Shunzhi Zhu, Tatsat R. Patel, Vincent M. Tutino, Maysam Orouskhani, Huayu Wang, Mahmud Mossa-Basha, Chengcheng Zhu, Maximilian R. Rokuss, Yannick Kirchhoff, Nico Disch, Julius Holzschuh, Fabian Isensee, Klaus Maier-Hein, Yuki Sato, Sven Hirsch, Susanne Wegener, Bjoern Menze
• Abstract要約: TopCoWデータセットは、13の可能なCoWコンテナコンポーネントに対して、ボクセルレベルのアノテーションを備えた最初のパブリックデータセットである。 TopCoWチャレンジは、マルチクラス解剖学的セグメンテーションタスクとしてCoWの特性問題を定式化した。 トップパフォーマンスチームは、多くのCoWコンポーネントをDiceのスコアに分割することに成功しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.77343875087002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Circle of Willis (CoW) is an important network of arteries connecting major circulations of the brain. Its vascular architecture is believed to affect the risk, severity, and clinical outcome of serious neuro-vascular diseases. However, characterizing the highly variable CoW anatomy is still a manual and time-consuming expert task. The CoW is usually imaged by two angiographic imaging modalities, magnetic resonance angiography (MRA) and computed tomography angiography (CTA), but there exist limited public datasets with annotations on CoW anatomy, especially for CTA. Therefore we organized the TopCoW Challenge in 2023 with the release of an annotated CoW dataset. The TopCoW dataset was the first public dataset with voxel-level annotations for thirteen possible CoW vessel components, enabled by virtual-reality (VR) technology. It was also the first large dataset with paired MRA and CTA from the same patients. TopCoW challenge formalized the CoW characterization problem as a multiclass anatomical segmentation task with an emphasis on topological metrics. We invited submissions worldwide for the CoW segmentation task, which attracted over 140 registered participants from four continents. The top performing teams managed to segment many CoW components to Dice scores around 90%, but with lower scores for communicating arteries and rare variants. There were also topological mistakes for predictions with high Dice scores. Additional topological analysis revealed further areas for improvement in detecting certain CoW components and matching CoW variant topology accurately. TopCoW represented a first attempt at benchmarking the CoW anatomical segmentation task for MRA and CTA, both morphologically and topologically.
• Abstract（参考訳）: ウィリス循環(英: Circle of Willis、CoW)は、脳の主要な循環を繋ぐ重要な動脈網である。 その血管構造は、重度の神経血管疾患のリスク、重症度、および臨床結果に影響すると考えられている。 しかし、高度に可変なCoW解剖を特徴付けることは、まだ手作業であり、時間を要する専門家のタスクである。 CoWは通常、磁気共鳴血管造影(MRA)とCTアンギオグラフィ(CTA)の2つのアンギオグラフィーによって画像化されるが、CoW解剖学、特にCTAのアノテーションを付加したパブリックデータセットは限られている。 そこで2023年に、注釈付きCoWデータセットのリリースでTopCoW Challengeを組織しました。 TopCoWデータセットは、仮想現実性(VR)技術によって実現された13の可能なCoWコンテナコンポーネントに対して、ボクセルレベルのアノテーションを備えた最初のパブリックデータセットである。 また、同じ患者のMRAとCTAをペアにした最初の大規模なデータセットでもある。 TopCoWの課題は、トポロジカルメトリクスに重点を置いたマルチクラス解剖学的セグメンテーションタスクとして、CoWの特性問題を定式化した。 我々は4大陸から140人以上の登録参加者を集めたCoWセグメンテーションタスクを世界中に招待した。 トップパフォーマンスのチームは、多くの牛の成分を割って約90%のスコアを得ることができたが、低いスコアで動脈や希少な変種を伝えることができた。 また、高いサイコロスコアの予測には位相的誤りがあった。 追加のトポロジ解析により、特定のCoW成分の検出とCoW変種トポロジの正確なマッチングの改善が示された。 topcowは、mraとctaの牛解剖学的セグメンテーションタスクを形態学的および位相的にベンチマークする最初の試みであった。

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