論文の概要: LNQ 2023 challenge: Benchmark of weakly-supervised techniques for mediastinal lymph node quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10069v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 15:11:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 15:52:57.621754
• Title: LNQ 2023 challenge: Benchmark of weakly-supervised techniques for mediastinal lymph node quantification
• Title（参考訳）: LNQ 2023 課題:縦隔リンパ節定量化のための弱制御手法のベンチマーク
• Authors: Reuben Dorent, Roya Khajavi, Tagwa Idris, Erik Ziegler, Bhanusupriya Somarouthu, Heather Jacene, Ann LaCasce, Jonathan Deissler, Jan Ehrhardt, Sofija Engelson, Stefan M. Fischer, Yun Gu, Heinz Handels, Satoshi Kasai, Satoshi Kondo, Klaus Maier-Hein, Julia A. Schnabel, Guotai Wang, Litingyu Wang, Tassilo Wald, Guang-Zhong Yang, Hanxiao Zhang, Minghui Zhang, Steve Pieper, Gordon Harris, Ron Kikinis, Tina Kapur,
• Abstract要約: 縦隔リンパ節定量化(LNQ)課題は,第26回医用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 2023)と連携して実施された。 この課題は、新しい部分的に注釈付けされたデータセットと堅牢な評価フレームワークを提供することで、弱教師付きセグメンテーション手法を推進することを目的としていた。 結果は、弱教師付きアプローチのポテンシャルと現在の限界の両方を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.587781330491122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate assessment of lymph node size in 3D CT scans is crucial for cancer staging, therapeutic management, and monitoring treatment response. Existing state-of-the-art segmentation frameworks in medical imaging often rely on fully annotated datasets. However, for lymph node segmentation, these datasets are typically small due to the extensive time and expertise required to annotate the numerous lymph nodes in 3D CT scans. Weakly-supervised learning, which leverages incomplete or noisy annotations, has recently gained interest in the medical imaging community as a potential solution. Despite the variety of weakly-supervised techniques proposed, most have been validated only on private datasets or small publicly available datasets. To address this limitation, the Mediastinal Lymph Node Quantification (LNQ) challenge was organized in conjunction with the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2023). This challenge aimed to advance weakly-supervised segmentation methods by providing a new, partially annotated dataset and a robust evaluation framework. A total of 16 teams from 5 countries submitted predictions to the validation leaderboard, and 6 teams from 3 countries participated in the evaluation phase. The results highlighted both the potential and the current limitations of weakly-supervised approaches. On one hand, weakly-supervised approaches obtained relatively good performance with a median Dice score of $61.0\%$. On the other hand, top-ranked teams, with a median Dice score exceeding $70\%$, boosted their performance by leveraging smaller but fully annotated datasets to combine weak supervision and full supervision. This highlights both the promise of weakly-supervised methods and the ongoing need for high-quality, fully annotated data to achieve higher segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 3次元CTスキャンにおけるリンパ節の大きさの正確な評価は、がんのステージング、治療管理、治療のモニタリングに不可欠である。 医療画像における既存の最先端セグメンテーションフレームワークは、しばしば完全に注釈付けされたデータセットに依存している。 しかし、リンパ節のセグメンテーションでは、これらのデータセットは3D CTスキャンで多数のリンパ節に注釈をつけるのに必要な時間と専門知識のために、通常は小さい。 不完全またはノイズの多いアノテーションを利用する弱教師付き学習は、最近、潜在的な解決策として医療画像コミュニティに関心を寄せている。 様々な弱い教師付き技術が提案されているが、そのほとんどはプライベートデータセットや小さな公開データセットでのみ検証されている。 この制限に対処するため、第26回医療画像コンピューティングおよびコンピュータ支援干渉に関する国際会議(MICCAI 2023)と共同で、縦隔リンパ節定量化(LNQ)チャレンジが実施された。 この課題は、新しい部分的に注釈付けされたデータセットと堅牢な評価フレームワークを提供することで、弱教師付きセグメンテーション手法を推進することを目的としていた。 5か国16チームが検証リーダーボードに予測を提出し、3か国6チームが評価フェーズに参加した。 結果は、弱教師付きアプローチのポテンシャルと現在の限界の両方を強調した。 一方、弱教師付きアプローチは、中央値のDiceスコアが61.0\%$の比較的良い性能を得た。 一方、Diceスコアの中央値が70\%を超えるトップランクのチームは、小さいが完全に注釈付けされたデータセットを活用して、弱い監視と完全な監視を組み合わせることで、パフォーマンスを向上した。 これは、弱い教師付きメソッドの約束と、より高いセグメンテーション性能を達成するための高品質で完全な注釈付きデータの必要性の両方を強調している。

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