要約
Ischemic Stroke Lesion Segmentation challenge (ISLES 2022) は、研究者がソリューションを 3D MRI からの虚血性脳卒中領域の 3D セグメンテーションと比較するためのプラットフォームを提供します。
この作業では、ISLES 2022 セグメンテーション タスクに対するソリューションについて説明します。
すべての画像を共通の解像度に再サンプリングし、2 つの入力 MRI モダリティ (DWI と ADC) を使用し、MONAI から SegResNet セマンティック セグメンテーション ネットワークをトレーニングします。
最終提出物は、15 個のモデルのアンサンブルです (5 分割交差検証の 3 回の実行から)。
私たちのソリューション (チーム名 NVAUTO) は、ダイス メトリック (0.824) でトップの座を獲得し、全体のランク 2 (合計メトリック ランキングに基づく) を達成しました。
要約(オリジナル)
Ischemic Stroke Lesion Segmentation challenge (ISLES 2022) offers a platform for researchers to compare their solutions to 3D segmentation of ischemic stroke regions from 3D MRIs. In this work, we describe our solution to ISLES 2022 segmentation task. We re-sample all images to a common resolution, use two input MRI modalities (DWI and ADC) and train SegResNet semantic segmentation network from MONAI. The final submission is an ensemble of 15 models (from 3 runs of 5-fold cross validation). Our solution (team name NVAUTO) achieves the top place in terms of Dice metric (0.824), and overall rank 2 (based on the combined metric ranking).
arxiv情報
| 著者 | Md Mahfuzur Rahman Siddique,Dong Yang,Yufan He,Daguang Xu,Andriy Myronenko |
| 発行日 | 2022-09-21 08:42:03+00:00 |
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