論文の概要: Training the next generation of physicians for artificial intelligence-assisted clinical neuroradiology: ASNR MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2025 Lighthouse Challenge education platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17281v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 23:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.196459
• Title: Training the next generation of physicians for artificial intelligence-assisted clinical neuroradiology: ASNR MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2025 Lighthouse Challenge education platform
• Title（参考訳）: 次世代の人工知能支援臨床神経放射線学医の育成:ASNR MICCAI Brain tumor Segmentation (BraTS) 2025 Lighthouse Challenge教育プラットフォーム
• Authors: Raisa Amiruddin, Nikolay Y. Yordanov, Nazanin Maleki, Pascal Fehringer, Athanasios Gkampenis, Anastasia Janas, Kiril Krantchev, Ahmed Moawad, Fabian Umeh, Salma Abosabie, Sara Abosabie, Albara Alotaibi, Mohamed Ghonim, Mohanad Ghonim, Sedra Abou Ali Mhana, Nathan Page, Marko Jakovljevic, Yasaman Sharifi, Prisha Bhatia, Amirreza Manteghinejad, Melisa Guelen, Michael Veronesi, Virginia Hill, Tiffany So, Mark Krycia, Bojan Petrovic, Fatima Memon, Justin Cramer, Elizabeth Schrickel, Vilma Kosovic, Lorenna Vidal, Gerard Thompson, Ichiro Ikuta, Basimah Albalooshy, Ali Nabavizadeh, Nourel Hoda Tahon, Karuna Shekdar, Aashim Bhatia, Claudia Kirsch, Gennaro D'Anna, Philipp Lohmann, Amal Saleh Nour, Andriy Myronenko, Adam Goldman-Yassen, Janet R. Reid, Sanjay Aneja, Spyridon Bakas, Mariam Aboian,
• Abstract要約: 我々は,MICCAI脳腫瘍灯台チャレンジ2025において,学生と研修生を対象としたマルチモーダルな教育手法を開発した。 2023年と2024年のBraTS課題に対して、60名の医学生と放射線学研修生が脳腫瘍MR画像に注釈をつけることを志願した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8537583673345064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-quality reference standard image data creation by neuroradiology experts for automated clinical tools can be a powerful tool for neuroradiology & artificial intelligence education. We developed a multimodal educational approach for students and trainees during the MICCAI Brain Tumor Segmentation Lighthouse Challenge 2025, a landmark initiative to develop accurate brain tumor segmentation algorithms. Fifty-six medical students & radiology trainees volunteered to annotate brain tumor MR images for the BraTS challenges of 2023 & 2024, guided by faculty-led didactics on neuropathology MRI. Among the 56 annotators, 14 select volunteers were then paired with neuroradiology faculty for guided one-on-one annotation sessions for BraTS 2025. Lectures on neuroanatomy, pathology & AI, journal clubs & data scientist-led workshops were organized online. Annotators & audience members completed surveys on their perceived knowledge before & after annotations & lectures respectively. Fourteen coordinators, each paired with a neuroradiologist, completed the data annotation process, averaging 1322.9+/-760.7 hours per dataset per pair and 1200 segmentations in total. On a scale of 1-10, annotation coordinators reported significant increase in familiarity with image segmentation software pre- and post-annotation, moving from initial average of 6+/-2.9 to final average of 8.9+/-1.1, and significant increase in familiarity with brain tumor features pre- and post-annotation, moving from initial average of 6.2+/-2.4 to final average of 8.1+/-1.2. We demonstrate an innovative offering for providing neuroradiology & AI education through an image segmentation challenge to enhance understanding of algorithm development, reinforce the concept of data reference standard, and diversify opportunities for AI-driven image analysis among future physicians.
• Abstract（参考訳）: 自動化された臨床ツールのための神経放射線学の専門家による高品質な基準画像データ作成は、神経放射線学と人工知能教育のための強力なツールとなる。 我々は,MICCAI脳腫瘍セグメンテーション・ライトハウス・チャレンジ2025において,学生や研修生を対象としたマルチモーダルな教育手法を開発した。 2023年と2024年のBraTS課題に対する脳腫瘍MR画像のアノテートを志願した60名の医学生と放射線学研修生。 56名のうち14名のボランティアがBraTS 2025の1対1のアノテーションセッションに神経放射線学の教員とペアを組んだ。 神経解剖学、病理学、AI、ジャーナルクラブ、データサイエンティスト主導のワークショップがオンラインで開催された。 アノテーションとオーディエンスのメンバーはそれぞれ、アノテーションと講義の前後で認識された知識に関する調査を完了した。 14人のコーディネーターがそれぞれ神経放射線学者と組んで、平均1322.9時間/760.7時間、1200のセグメンテーションでデータアノテーションプロセスを完成させた。 1-10のスケールで、アノテーションコーディネータは、画像分割ソフトウェアへの慣れ度が6+/-2.9から8.9+/-1.1に大きく上昇し、脳腫瘍の特徴に対する親しみ度が6.2+/-2.4から8.1+/-1.2に大幅に増加したことを報告した。 我々は、画像セグメンテーションによる神経放射線学とAI教育を提供する革新的な製品を紹介し、アルゴリズム開発の理解を深め、データ参照標準の概念を強化し、将来の医師の間でAI駆動の画像分析の機会を多様化させる。

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