論文の概要: The autoPET3 Challenge: Automated Lesion Segmentation in Whole-Body PET/CT $\unicode{x2013}$ Multitracer Multicenter Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05775v2
• Date: Mon, 11 May 2026 07:29:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 16:21:29.387667
• Title: The autoPET3 Challenge: Automated Lesion Segmentation in Whole-Body PET/CT $\unicode{x2013}$ Multitracer Multicenter Generalization
• Title（参考訳）: オートPET3チャレンジ:全体PET/CT $\unicode{x2013}$ Multitracer Multicenter Generalizationにおける自動病変分割
• Authors: Jakob Dexl, Katharina Jeblick, Andreas Mittermeier, Balthasar Schachtner, Anna Theresa Stüber, Johanna Topalis, Maximilian Rokuss, Fabian Isensee, Klaus H. Maier-Hein, Hamza Kalisch, Jens Kleesiek, Constantin M. Seibold, Hussain Alasmawi, Lap Yan Lennon Chan, Yixuan Yuan, Alexander Jaus, Rainer Stiefelhagen, Pauline Ornela Megne Choudja, Konstantin Nikolaou, Christian La Fougère, Sergios Gatidis, Matthias P. Fabritius, Maurice Heimer, Gizem Abaci, Lalith Kumar Shiyam Sundar, Rudolf A. Werner, Jens Ricke, Clemens C. Cyran, Thomas Küstner, Michael Ingrisch,
• Abstract要約: 第3回オートPETチャレンジ(MICCAI 2024)の設計と成果を報告する。 全身PET/CTにおける自動病変分割を, 構成的一般化条件下でベンチマークした。 トップランクのアルゴリズムは平均DSCが0.66、FNVが3.18mL、FPVが2.78mLである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.92281859568168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We report the design and results of the third autoPET challenge (MICCAI 2024), which benchmarked automated lesion segmentation in whole-body PET/CT under a compositional generalization setting. Training data comprised 1,014 [18F]-FDG PET/CT studies from the University Hospital Tübingen and 597 [18F]/[68Ga]-PSMA PET/CT studies from the LMU University Hospital Munich, constituting the largest publicly available annotated PSMA PET/CT dataset to date. The held-out test set of 200 studies covered four tracer-center combinations, two of which represented unseen compositional pairings. A complementary data-centric award category isolated the contribution of data handling strategies by restricting participants to a fixed baseline model. Seventeen teams submitted 27 algorithms, predominantly nnU-Net-based 3D networks with PET/CT channel concatenation. The top-ranked algorithm achieved a mean DSC of 0.66, FNV of 3.18 mL, and FPV of 2.78 mL across all four test conditions, improving DSC by 8% and reducing the false-negative volume by 5 mL relative to the provided baseline. Ranking was stable across bootstrap resampling and alternative ranking schemes for the top tier. Beyond the benchmark, we provide an in-depth analysis of segmentation performance at the patient and lesion level. Three main conclusions can be drawn: (1) in-domain multitracer PET/CT segmentation is sufficient and probably approaching reader agreement; (2) compositional generalization to unseen tracer-center combinations remains an open problem mainly driven by systematic volume overestimation; (3) heterogeneity and case difficulty drive performance variation substantially more than the choice of algorithm among top-ranked teams.
• Abstract（参考訳）: 第3回オートPETチャレンジ(MICCAI 2024)の設計と結果について報告する。 トレーニングデータは、チュービンゲン大学病院の1,014 [18F]-FDG PET/CT研究と、ミュンヘン大学病院の597 [18F]/[68Ga]-PSMA PET/CT研究から成っている。 200の研究で得られたテストセットは4つのトレーサー中心の組み合わせをカバーし、そのうち2つは目に見えない合成ペアリングを表現した。 補完的なデータ中心アワードカテゴリは、参加者を固定ベースラインモデルに制限することで、データハンドリング戦略の貢献を分離する。 17チームが27のアルゴリズムを提出し、主にPET/CTチャネルを結合したnnU-Netベースの3Dネットワークを作成した。 トップランクのアルゴリズムは、4つの試験条件すべてで平均DSCが0.66、FNVが3.18mL、FPVが2.78mLとなり、DSCが8%向上し、偽陰体積が供給されたベースラインに対して5mL減少した。 ランキングはブートストラップのリサンプリングと上位階層の代替ランキングスキームで安定していた。 ベンチマークの他に,患者のセグメンテーション性能と病変レベルを詳細に分析した。 1) ドメイン内のPET/CTセグメンテーションは十分であり、おそらく読者合意に近づいている; 2) 目に見えないトレーサー-センターの組み合わせへの合成一般化は、主に体系的なボリューム過大評価によって引き起こされるオープンな問題であり、(3) 不均一性とケース難易度は、上位チームのアルゴリズムの選択よりもパフォーマンスの変化を著しく促進する。

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