The state-of-the-art 3D anisotropic intracranial hemorrhage segmentation on non-contrast head CT: The INSTANCE challenge

要約

3次元非造影頭部CT（NCCT）スキャンにおける頭蓋内出血の自動セグメンテーションは、臨床において重要である。既存の出血セグメンテーション手法は通常、NCCTの異方性の性質を無視しており、異なるメトリックを持つ異なる社内データセットで評価されているため、セグメンテーション性能の向上や異なる手法間の客観的な比較を行うことは非常に困難である。INSTANCE 2022は、2022 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention（MICCAI）に合わせて開催されたグランドチャレンジである。上記の問題を解決し、頭蓋内出血のセグメンテーションと異方性データ処理の両方の開発を促進することを目的としています。INSTANCEでは、参加者が利用可能な真偽判定済みの100症例のトレーニングセットと真偽判定ラベルのない30症例のバリデーションセットを公開した。最終的な評価とランキングには、70ケースのテストセットを使用します。異なる参加者の手法は、ダイス類似度係数（DSC）、ハウスドルフ距離（HD）、相対体積差（RVD）、正規化表面ダイス（NSD）という4つの評価基準に基づいてランク付けされます。合計13のチームが課題を解決するための明確なソリューションを提出し、いくつかの基本モデル、前処理戦略、異方性データ処理技術を今後の研究者に提供することになりました。優勝した手法は平均0.6925のDSCを達成し、私たちが提案したベースライン手法よりも大きな伸びを示しました。我々の知る限り，提案したINSTANCE課題は，初の頭蓋内出血セグメンテーションベンチマークをリリースし，また，3D医用画像セグメンテーションにおける異方性問題の解決を意図した初の課題であり，これらの研究分野に新しい選択肢を提供するものである．

要約(オリジナル)

Automatic intracranial hemorrhage segmentation in 3D non-contrast head CT (NCCT) scans is significant in clinical practice. Existing hemorrhage segmentation methods usually ignores the anisotropic nature of the NCCT, and are evaluated on different in-house datasets with distinct metrics, making it highly challenging to improve segmentation performance and perform objective comparisons among different methods. The INSTANCE 2022 was a grand challenge held in conjunction with the 2022 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI). It is intended to resolve the above-mentioned problems and promote the development of both intracranial hemorrhage segmentation and anisotropic data processing. The INSTANCE released a training set of 100 cases with ground-truth and a validation set with 30 cases without ground-truth labels that were available to the participants. A held-out testing set with 70 cases is utilized for the final evaluation and ranking. The methods from different participants are ranked based on four metrics, including Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), Relative Volume Difference (RVD) and Normalized Surface Dice (NSD). A total of 13 teams submitted distinct solutions to resolve the challenges, making several baseline models, pre-processing strategies and anisotropic data processing techniques available to future researchers. The winner method achieved an average DSC of 0.6925, demonstrating a significant growth over our proposed baseline method. To the best of our knowledge, the proposed INSTANCE challenge releases the first intracranial hemorrhage segmentation benchmark, and is also the first challenge that intended to resolve the anisotropic problem in 3D medical image segmentation, which provides new alternatives in these research fields.

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