Бенчмарк мультимодальной сегментации изображений опухолей головного мозга (BRATS)
The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS)
2014-12-04
SCID: 54.1/vp5g3fzh
Discuss with AI
бенчмарк BRATSкоэффициент Diceсегментация опухолей мозгаглиомамультимодальная МРТ
Figures from the paper
Abstract (AI)
В статье представлены постановка задачи и результаты бенчмарка мультимодальной сегментации изображений опухолей головного мозга (BRATS), организованного в рамках конференций MICCAI 2012 и 2013 годов. Двадцать современных алгоритмов сегментации опухолей были применены к набору из 65 мультиконтрастных МР-сканов пациентов с глиомами низкой и высокой степени злокачественности, вручную размеченных не более чем четырьмя экспертами, а также к 65 сопоставимым сканам, сгенерированным с использованием программного обеспечения для имитации изображений опухолей. Количественная оценка выявила значительные расхождения между экспертами при сегментации различных субрегионов опухолей (значения коэффициента Дайса в диапазоне 74–85%), что иллюстрирует сложность этой задачи. Было установлено, что разные алгоритмы лучше всего работали для разных субрегионов, достигая результатов, сопоставимых с межэкспертной вариабельностью, однако ни один алгоритм не вошёл в число лучших одновременно для всех субрегионов. Объединение нескольких эффективных алгоритмов с использованием иерархического голосования большинством дало сегментации, которые стабильно превосходили результаты всех отдельных алгоритмов, что указывает на сохраняющиеся возможности для дальнейшего методологического совершенствования. Данные изображений BRATS и ручные разметки по-прежнему находятся в открытом доступе через онлайн-систему оценки и служат постоянно действующим ресурсом для бенчмаркинга.
Key Findings
1
Изображения BRATS и ручные аннотации были предоставлены через онлайн-систему оценки как постоянно доступный публичный ресурс для бенчмаркинга.
2
Разные алгоритмы лучше всего работали на разных субрегионах опухоли и иногда достигали вариабельности между экспертами, но ни один метод не входил в число лучших для всех субрегионов.
3
Иерархическое объединение нескольких сильных алгоритмов методом большинства стабильно превосходило каждый отдельный алгоритм.
4
Между экспертами наблюдались существенные расхождения при сегментации различных субрегионов опухоли: коэффициенты Dice составляли 74–85%, что подчёркивает сложность задачи.
5
Бенчмарк BRATS оценил 20 современных алгоритмов сегментации опухолей на 65 реальных и 65 симулированных мультимодальных МР-сканах.
Research Object
Набор данных и система оценки Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS) (многоконтрастные МР-сканы низко- и высокозлокачественных глиом, смоделированные сканы и ручные аннотации)
Research Subject
точность, межэкспертная вариабельность и сравнительная эффективность алгоритмов сегментации подрегионов опухоли, а также их объединения методом иерархического голосования большинства
Publication Details
Publication Date
2014-12-04
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest