Benchmarking the CoW with the TopCoW Challenge: Topology-Aware Anatomical Segmentation of the Circle of Willis for CTA and MRA

要約

ウィリス環 (CoW) は、脳の主要な循環を接続する重要な動脈ネットワークです。
その血管構造は、重篤な神経血管疾患のリスク、重症度、臨床転帰に影響を与えると考えられています。
ただし、非常に多様な CoW の解剖学的構造の特徴付けは、依然として手作業で時間のかかる専門家の作業です。
CoW は通常、磁気共鳴血管造影 (MRA) とコンピュータ断層撮影血管造影 (CTA) という 2 つの血管造影画像診断法によって画像化されますが、特に CTA に関しては、CoW の解剖学的構造に関する注釈を備えた公開データセットが限られています。
そのため、私たちは 2023 年に TopCoW チャレンジを企画し、注釈付きの CoW データセットをリリースしました。
TopCoW データセットは、仮想現実 (VR) テクノロジーによって実現された、13 の可能な CoW 血管コンポーネントに対するボクセル レベルの注釈を備えた最初の公開データセットでした。
これは、同じ患者からの MRA と CTA を組み合わせた最初の大規模なデータセットでもありました。
TopCoW チャレンジは、CoW 特性評価問題をトポロジカル メトリクスに重点を置いたマルチクラスの解剖学的セグメンテーション タスクとして形式化しました。
CoW セグメンテーション タスクへの応募を世界中から募集し、4 大陸から 140 名を超える登録参加者が集まりました。
最高の成績を収めたチームは、多くの CoW コンポーネントを Dice スコア約 90% までセグメント化することに成功しましたが、交通動脈やまれな変異についてはスコアが低くなっていました。
ダイススコアが高い予測にはトポロジカルな誤りもありました。
追加のトポロジー分析により、特定の CoW コンポーネントの検出と CoW バリアント トポロジーの正確なマッチングにおいて、さらなる改善の余地があることが明らかになりました。
TopCoW は、MRA および CTA の CoW 解剖学的セグメンテーション タスクを形態学的および位相学的にベンチマークする最初の試みを表しました。

要約(オリジナル)

The Circle of Willis (CoW) is an important network of arteries connecting major circulations of the brain. Its vascular architecture is believed to affect the risk, severity, and clinical outcome of serious neuro-vascular diseases. However, characterizing the highly variable CoW anatomy is still a manual and time-consuming expert task. The CoW is usually imaged by two angiographic imaging modalities, magnetic resonance angiography (MRA) and computed tomography angiography (CTA), but there exist limited public datasets with annotations on CoW anatomy, especially for CTA. Therefore we organized the TopCoW Challenge in 2023 with the release of an annotated CoW dataset. The TopCoW dataset was the first public dataset with voxel-level annotations for thirteen possible CoW vessel components, enabled by virtual-reality (VR) technology. It was also the first large dataset with paired MRA and CTA from the same patients. TopCoW challenge formalized the CoW characterization problem as a multiclass anatomical segmentation task with an emphasis on topological metrics. We invited submissions worldwide for the CoW segmentation task, which attracted over 140 registered participants from four continents. The top performing teams managed to segment many CoW components to Dice scores around 90%, but with lower scores for communicating arteries and rare variants. There were also topological mistakes for predictions with high Dice scores. Additional topological analysis revealed further areas for improvement in detecting certain CoW components and matching CoW variant topology accurately. TopCoW represented a first attempt at benchmarking the CoW anatomical segmentation task for MRA and CTA, both morphologically and topologically.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google