論文の概要: The Brain Tumor Segmentation in Pediatrics (BraTS-PEDs) Challenge: Focus on Pediatrics (CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15009v3
- Date: Mon, 29 Apr 2024 15:19:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 20:29:37.009493
- Title: The Brain Tumor Segmentation in Pediatrics (BraTS-PEDs) Challenge: Focus on Pediatrics (CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs)
- Title（参考訳）: 小児脳腫瘍切除 : CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDsを中心に
- Authors: Anahita Fathi Kazerooni, Nastaran Khalili, Deep Gandhi, Xinyang Liu, Zhifan Jiang, Syed Muhammed Anwar, Jake Albrecht, Maruf Adewole, Udunna Anazodo, Hannah Anderson, Sina Bagheri, Ujjwal Baid, Timothy Bergquist, Austin J. Borja, Evan Calabrese, Verena Chung, Gian-Marco Conte, Farouk Dako, James Eddy, Ivan Ezhov, Ariana Familiar, Keyvan Farahani, Anurag Gottipati, Debanjan Haldar, Shuvanjan Haldar, Juan Eugenio Iglesias, Anastasia Janas, Elaine Johansen, Blaise V Jones, Neda Khalili, Florian Kofler, Dominic LaBella, Hollie Anne Lai, Koen Van Leemput, Hongwei Bran Li, Nazanin Maleki, Aaron S McAllister, Zeke Meier, Bjoern Menze, Ahmed W Moawad, Khanak K Nandolia, Julija Pavaine, Marie Piraud, Tina Poussaint, Sanjay P Prabhu, Zachary Reitman, Andres Rodriguez, Jeffrey D Rudie, Mariana Sanchez-Montano, Ibraheem Salman Shaikh, Lubdha M. Shah, Nakul Sheth, Russel Taki Shinohara, Wenxin Tu, Karthik Viswanathan, Chunhao Wang, Jeffrey B Ware, Benedikt Wiestler, Walter Wiggins, Anna Zapaishchykova, Mariam Aboian, Miriam Bornhorst, Peter de Blank, Michelle Deutsch, Maryam Fouladi, Lindsey Hoffman, Benjamin Kann, Margot Lazow, Leonie Mikael, Ali Nabavizadeh, Roger Packer, Spyridon Bakas, Adam Resnick, Brian Rood, Arastoo Vossough, Marius George Linguraru,
- Abstract要約: CBTN--DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs : 小児脳腫瘍を中心に
小児の高次グリオーマの生存率は20%未満である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.127672284352896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pediatric tumors of the central nervous system are the most common cause of cancer-related death in children. The five-year survival rate for high-grade gliomas in children is less than 20%. Due to their rarity, the diagnosis of these entities is often delayed, their treatment is mainly based on historic treatment concepts, and clinical trials require multi-institutional collaborations. Here we present the CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs challenge, focused on pediatric brain tumors with data acquired across multiple international consortia dedicated to pediatric neuro-oncology and clinical trials. The CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs challenge brings together clinicians and AI/imaging scientists to lead to faster development of automated segmentation techniques that could benefit clinical trials, and ultimately the care of children with brain tumors.
- Abstract（参考訳）: 中枢神経系の小児腫瘍は、小児におけるがん関連死の最も一般的な原因である。
小児の高次グリオーマの生存率は20%未満である。
希少性のため、診断が遅れることが多く、治療は主に歴史的治療の概念に基づいており、臨床試験には複数施設の協力が必要である。
CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDsの課題は、小児脳腫瘍に焦点をあて、小児神経腫瘍学および臨床治験に特化した複数の国際コンソーシアムにまたがるデータを収集することである。
CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDsチャレンジは、臨床治験に役立つ自動セグメンテーション技術の開発と、最終的には脳腫瘍を持つ子供のケアを加速させる。
関連論文リスト
- BraTS-PEDs: Results of the Multi-Consortium International Pediatric Brain Tumor Segmentation Challenge 2023 [44.64458075448]
小児脳腫瘍に焦点を当てた第1回BraTS-PEDs 2023チャレンジの結果を報告する。
BraTS-PEDs 2023は、磁気共鳴画像による小児脳グリオーマの体積分割アルゴリズムの評価を目的とした。
小児腫瘍分析におけるトップパフォーマンスのAIアプローチには、nnU-NetとSwin UNETR、Auto3DSeg、あるいはnnU-Netの自己組織化フレームワークによるアンサンブルが含まれていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T20:35:32Z) - Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for
Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。
評価対象は17の人体システムである。
GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。
疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-15T18:32:27Z) - A multi-institutional pediatric dataset of clinical radiology MRIs by
the Children's Brain Tumor Network [6.562299138758103]
我々は,1,526人の脳腫瘍患者の定期治療によって得られた,23,101個の多パラメータMRI検査の大規模データセットを提供する。
これには、様々ながん診断における縦方向MRI、関連する患者レベル臨床情報、デジタル病理スライド、および組織遺伝子型およびオミクスデータが含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:59:56Z) - The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Focus on Pediatrics (CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs) [4.119582963064813]
中枢神経系の小児腫瘍は、小児におけるがん関連死の最も一般的な原因である。
小児の高次グリオーマの生存率は20%未満である。
BraTS-PEDs 2023チャレンジは、小児脳グリオーマのためのボリュームセグメンテーションアルゴリズムの開発に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T15:40:11Z) - A Pilot Study of Relating MYCN-Gene Amplification with
Neuroblastoma-Patient CT Scans [14.442730976318726]
我々は、MYCN遺伝子増幅の有無を予測するために、複数の機械学習(ML)アルゴリズムを採用する。
このデータセットは、23人の神経芽腫患者の振り返りCT画像で構成されている。
CNNベースの方法は、事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用し、放射能ベースの方法は放射能の特徴を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-21T15:14:24Z) - Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。
中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。
on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-07T07:46:01Z) - Improving the Segmentation of Pediatric Low-Grade Gliomas through
Multitask Learning [0.1199955563466263]
低次グリオーマ(pLGGs)を有する小児患者のMRI(MRI)を訓練したセグメンテーションモデルを開発した。
提案モデルは,腫瘍の遺伝的変異分類器をメインネットワークに補助的タスクとして付加することにより,深層マルチタスク学習(dMTL)を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T21:12:47Z) - SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and
Vertebrae [54.751251046196494]
SpineOneと呼ばれる一段階検出フレームワークを提案し、MRIスライスから変性椎骨と椎骨を同時に局在化・分類する。
1)キーポイントの局所化と分類を促進するためのキーポイント・ヒートマップの新しい設計、2)ディスクと脊椎の表現をよりよく区別するためのアテンション・モジュールの使用、3)後期訓練段階における複数の学習目標を関連付けるための新しい勾配誘導客観的アソシエーション機構。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-28T12:59:06Z) - TB-Net: A Tailored, Self-Attention Deep Convolutional Neural Network
Design for Detection of Tuberculosis Cases from Chest X-ray Images [66.93350009086132]
結核は世界的な健康問題であり、感染症による死亡の主な原因です。
リソース制限シナリオで使用する人工知能ベースのTBスクリーニングソリューションに大きな関心が寄せられています。
TBケーススクリーニングに適した自己意識型ディープ畳み込みニューラルネットワークTB-Netについて紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T14:09:05Z) - A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced
Cardiac Magnetic Resonance Imaging [90.29017019187282]
現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。
技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。
その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:49:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。