論文の概要: QUBIQ: Uncertainty Quantification for Biomedical Image Segmentation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18435v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 15:07:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:33:22.404780
• Title: QUBIQ: Uncertainty Quantification for Biomedical Image Segmentation Challenge
• Title（参考訳）: QUBIQ: バイオメディカルイメージセグメンテーションチャレンジにおける不確かさの定量化
• Authors: Hongwei Bran Li, Fernando Navarro, Ivan Ezhov, Amirhossein Bayat, Dhritiman Das, Florian Kofler, Suprosanna Shit, Diana Waldmannstetter, Johannes C. Paetzold, Xiaobin Hu, Benedikt Wiestler, Lucas Zimmer, Tamaz Amiranashvili, Chinmay Prabhakar, Christoph Berger, Jonas Weidner, Michelle Alonso-Basant, Arif Rashid, Ujjwal Baid, Wesam Adel, Deniz Ali, Bhakti Baheti, Yingbin Bai, Ishaan Bhatt, Sabri Can Cetindag, Wenting Chen, Li Cheng, Prasad Dutand, Lara Dular, Mustafa A. Elattar, Ming Feng, Shengbo Gao, Henkjan Huisman, Weifeng Hu, Shubham Innani, Wei Jiat, Davood Karimi, Hugo J. Kuijf, Jin Tae Kwak, Hoang Long Le, Xiang Lia, Huiyan Lin, Tongliang Liu, Jun Ma, Kai Ma, Ting Ma, Ilkay Oksuz, Robbie Holland, Arlindo L. Oliveira, Jimut Bahan Pal, Xuan Pei, Maoying Qiao, Anindo Saha, Raghavendra Selvan, Linlin Shen, Joao Lourenco Silva, Ziga Spiclin, Sanjay Talbar, Dadong Wang, Wei Wang, Xiong Wang, Yin Wang, Ruiling Xia, Kele Xu, Yanwu Yan, Mert Yergin, Shuang Yu, Lingxi Zeng, YingLin Zhang, Jiachen Zhao, Yefeng Zheng, Martin Zukovec, Richard Do, Anton Becker, Amber Simpson, Ender Konukoglu, Andras Jakab, Spyridon Bakas, Leo Joskowicz, Bjoern Menze,
• Abstract要約: 医用画像分割作業の不確実性、特にラター間変動性は重要な課題である。 この可変性は、自動セグメンテーションアルゴリズムの開発と評価に直接影響を及ぼす。 バイオメディカル画像量化チャレンジ(QUBIQ)における不確実性の定量化のベンチマーク結果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.61262892578067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Uncertainty in medical image segmentation tasks, especially inter-rater variability, arising from differences in interpretations and annotations by various experts, presents a significant challenge in achieving consistent and reliable image segmentation. This variability not only reflects the inherent complexity and subjective nature of medical image interpretation but also directly impacts the development and evaluation of automated segmentation algorithms. Accurately modeling and quantifying this variability is essential for enhancing the robustness and clinical applicability of these algorithms. We report the set-up and summarize the benchmark results of the Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification Challenge (QUBIQ), which was organized in conjunction with International Conferences on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) 2020 and 2021. The challenge focuses on the uncertainty quantification of medical image segmentation which considers the omnipresence of inter-rater variability in imaging datasets. The large collection of images with multi-rater annotations features various modalities such as MRI and CT; various organs such as the brain, prostate, kidney, and pancreas; and different image dimensions 2D-vs-3D. A total of 24 teams submitted different solutions to the problem, combining various baseline models, Bayesian neural networks, and ensemble model techniques. The obtained results indicate the importance of the ensemble models, as well as the need for further research to develop efficient 3D methods for uncertainty quantification methods in 3D segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションタスクの不確かさ、特に様々な専門家による解釈やアノテーションの違いから生じるラター間変動は、一貫性と信頼性のある画像セグメンテーションを実現する上で重要な課題である。 この可変性は、医用画像解釈の固有の複雑さと主観的性質を反映するだけでなく、自動セグメンテーションアルゴリズムの開発と評価に直接影響を及ぼす。 この変数の正確なモデリングと定量化は、これらのアルゴリズムの堅牢性と臨床応用性を高めるために不可欠である。 バイオメディカル画像量化チャレンジ(QUBIQ)は,医療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)の2020年と2021年に開催された。 この課題は、画像データセットにおけるラター間変動の正当性を考慮した医用画像セグメンテーションの不確実性定量化に焦点を当てている。 MRIやCT、脳、前立腺、腎臓、膵臓などの様々な臓器、画像次元の異なる2D-vs-3Dが特徴である。 合計24のチームが、さまざまなベースラインモデル、ベイズニューラルネットワーク、アンサンブルモデル技術を組み合わせて、この問題に対するさまざまなソリューションを提出した。 得られた結果から,アンサンブルモデルの重要性が示唆され,さらに3次元セグメンテーションタスクにおける不確実性定量化のための効率的な3D手法を開発する必要性が示唆された。

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