論文の概要: Rethinking Abdominal Organ Segmentation (RAOS) in the clinical scenario: A robustness evaluation benchmark with challenging cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13674v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 16:23:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:54:50.894485
- Title: Rethinking Abdominal Organ Segmentation (RAOS) in the clinical scenario: A robustness evaluation benchmark with challenging cases
- Title（参考訳）: 臨床シナリオにおける腹部臓器切開(RAOS)の再考:難治性症例を用いたロバストネス評価ベンチマーク
- Authors: Xiangde Luo, Zihan Li, Shaoting Zhang, Wenjun Liao, Guotai Wang,
- Abstract要約: RAOSデータセットは、17例(男性)または19例(男性)のラベル付き臓器を持つ413例のCT413例からなる。
1) 診断・放射線療法(第317巻), 2) 全臓器欠損のない部分切除(第22巻), 3) 全臓器欠失を伴う部分切除(第74巻)に分類した。
RAOSは臓器幻覚を含むモデルの堅牢性を評価するための潜在的なベンチマークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.908677670131276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has enabled great strides in abdominal multi-organ segmentation, even surpassing junior oncologists on common cases or organs. However, robustness on corner cases and complex organs remains a challenging open problem for clinical adoption. To investigate model robustness, we collected and annotated the RAOS dataset comprising 413 CT scans ($\sim$80k 2D images, $\sim$8k 3D organ annotations) from 413 patients each with 17 (female) or 19 (male) labelled organs, manually delineated by oncologists. We grouped scans based on clinical information into 1) diagnosis/radiotherapy (317 volumes), 2) partial excision without the whole organ missing (22 volumes), and 3) excision with the whole organ missing (74 volumes). RAOS provides a potential benchmark for evaluating model robustness including organ hallucination. It also includes some organs that can be very hard to access on public datasets like the rectum, colon, intestine, prostate and seminal vesicles. We benchmarked several state-of-the-art methods in these three clinical groups to evaluate performance and robustness. We also assessed cross-generalization between RAOS and three public datasets. This dataset and comprehensive analysis establish a potential baseline for future robustness research: \url{https://github.com/Luoxd1996/RAOS}.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は腹部多臓器セグメンテーションにおいて大きな進歩をもたらした。
しかし、コーナーケースや複雑な臓器の堅牢性は、臨床応用にとって難しい問題である。
モデルロバスト性を調べるため, 腫瘍学者が手動でデライン化した17例と19例のラベル付き臓器を持つ413例のRAOSデータセット(80k2D画像, $\sim$8k3D臓器アノテーション)を収集, 注釈した。
臨床情報に基づくスキャンをグループ化した
1)診断・放射線療法(317巻)
2 器官全体が欠落しない部分切除(22巻)及び
3)全臓器欠失による排便(74巻)。
RAOSは臓器幻覚を含むモデルの堅牢性を評価するための潜在的なベンチマークを提供する。
また、直腸、大腸、腸、前立腺、精巣などの公共のデータセットにアクセスするのが非常に難しい臓器も含まれている。
本研究は,これらの3つの臨床グループにおいて,パフォーマンスと堅牢性を評価するために,いくつかの最先端手法をベンチマークした。
また、RAOSと3つの公開データセットの相互一般化を評価した。
このデータセットと包括的な分析は、将来のロバストネス研究の潜在的なベースラインを確立する: \url{https://github.com/Luoxd 1996/RAOS}。
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