論文の概要: Learn2Reg 2024: New Benchmark Datasets Driving Progress on New Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01217v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:50:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.355329
• Title: Learn2Reg 2024: New Benchmark Datasets Driving Progress on New Challenges
• Title（参考訳）: Learn2Reg 2024: 新しいベンチマークデータセットが新たな課題を推し進める
• Authors: Lasse Hansen, Wiebke Heyer, Christoph Großbröhmer, Frederic Madesta, Thilo Sentker, Wang Jiazheng, Yuxi Zhang, Hang Zhang, Min Liu, Junyi Wang, Xi Zhu, Yuhua Li, Liwen Wang, Daniil Morozov, Nazim Haouchine, Joel Honkamaa, Pekka Marttinen, Yichao Zhou, Zuopeng Tan, Zhuoyuan Wang, Yi Wang, Hongchao Zhou, Shunbo Hu, Yi Zhang, Qian Tao, Lukas Förner, Thomas Wendler, Bailiang Jian, Christian Wachinger, Jin Kim, Dan Ruan, Marek Wodzinski, Henning Müller, Tony C. W. Mok, Xi Jia, Jinming Duan, Mikael Brudfors, Seyed-Ahmad Ahmadi, Yunzheng Zhu, William Hsu, Tina Kapur, William M. Wells, Alexandra Golby, Aaron Carass, Harrison Bai, Yihao Liu, Perrine Paul-Gilloteaux, Joakim Lindblad, Nataša Sladoje, Andreas Walter, Junyu Chen, Reuben Dorent, Alessa Hering, Mattias P. Heinrich,
• Abstract要約: Learn2Reg 2024では、大規模なマルチモーダル登録と教師なしオブジェクト間脳登録が導入されている。 また、Learn2Regで最初の顕微鏡に焦点を当てたベンチマークも導入している。 新しいデータセットは、可逆性制約、ピラミッドの特徴、キーポイントアライメント、インスタンスの最適化など、新しいメソッド開発を刺激した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.93336136048566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image registration is critical for clinical applications, and fair benchmarking of different methods is essential for monitoring ongoing progress. To date, the Learn2Reg 2020-2023 challenges have released several complementary datasets and established metrics for evaluations. However, these editions did not capture all aspects of the registration problem, particularly in terms of modality diversity and task complexity. To address these limitations, the 2024 edition introduces three new tasks, including large-scale multi-modal registration and unsupervised inter-subject brain registration, as well as the first microscopy-focused benchmark within Learn2Reg. The new datasets also inspired new method developments, including invertibility constraints, pyramid features, keypoints alignment and instance optimisation.
• Abstract（参考訳）: 臨床応用には医用画像登録が重要であり,現在進行中の経過を監視するためには,様々な方法の公正なベンチマークが不可欠である。 現在まで、Learner2Reg 2020-2023の課題は、いくつかの補完的なデータセットと評価のための確立されたメトリクスをリリースしている。 しかし、これらの版は、特にモダリティの多様性とタスクの複雑さの観点から、登録問題の全ての側面を捉えていなかった。 これらの制限に対処するため、2024エディションでは、大規模なマルチモーダル登録と教師なしのオブジェクト間脳登録を含む3つの新しいタスクと、Learn2Regで最初の顕微鏡に焦点を当てたベンチマークが導入されている。 新しいデータセットは、可逆性制約、ピラミッドの特徴、キーポイントアライメント、インスタンスの最適化など、新しいメソッド開発にも影響を与えた。

関連論文リスト

• TUS-REC2024: A Challenge to Reconstruct 3D Freehand Ultrasound Without External Tracker [25.14284964227897]
  TUS-REC2024 Challengeは、トラッカーレス3D超音波再構成の進歩をベンチマークし、加速するために設立された。 43以上の登録チームが参加し、6チームが21の有効なドーカライズソリューションを提出した。 結果は、この領域における最先端のアプローチの進歩と現在の限界の両方を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T20:52:18Z)
• DailyDVS-200: A Comprehensive Benchmark Dataset for Event-Based Action Recognition [51.96660522869841]
  DailyDVS-200は、イベントベースのアクション認識コミュニティに適したベンチマークデータセットである。 実世界のシナリオで200のアクションカテゴリをカバーし、47人の参加者によって記録され、22,000以上のイベントシーケンスで構成されている。 DailyDVS-200には14の属性がアノテートされており、記録されたアクションの詳細なキャラクタリゼーションが保証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T15:25:10Z)
• Multi-Label Continual Learning for the Medical Domain: A Novel Benchmark [47.52603262576663]
  一つのフレームワークにおける新しいクラス到着とドメインシフトの課題を組み合わせた新しいベンチマークを提案する。 本ベンチマークは,医療画像における多ラベル分類問題に対する現実的なCL設定をモデル化することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T09:35:36Z)
• MER 2023: Multi-label Learning, Modality Robustness, and Semi-Supervised Learning [90.17500229142755]
  第1回マルチモーダル感情認識チャレンジ(MER 2023)は、ACMマルチメディアで成功した。 本稿では、この課題の背景にある動機を紹介し、ベンチマークデータセットを説明し、参加者に関する統計情報を提供する。 この高品質なデータセットは、特に中国の研究コミュニティにとって、マルチモーダルな感情認識の新しいベンチマークになり得ると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T13:23:42Z)
• An Informative Tracking Benchmark [133.0931262969931]
  既存のデータセットと新たに収集されたデータセットの1.2Mフレームのうち7%が、小型かつ情報的追跡ベンチマーク(ITB)である。 1) 課題レベル, 2) 識別力, 3) 外観変化の密度を考慮し, 既存のベンチマークから最も有意義なシーケンスを選択する。 同一データ上で再学習した15の最先端トラッカーの結果を解析することにより,各シナリオ下でのロバストなトラッカーの効果的な手法を決定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T07:56:16Z)

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。