crossMoDA Challenge: Evolution of Cross-Modality Domain Adaptation Techniques for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation from 2021 to 2023

要約

医療画像コンピューティングとコンピューター支援介入（MICCAI）に関する国際会議と併せて2021年に開始されたクロスモダリティドメイン適応（CrossModa）チャレンジシリーズは、委任されていないクロスモダリティセグメンテーションに焦点を当て、造影T1（CET1）から学習し、T2 MRIに移行します。
このタスクは、意味のある実例ベンチマークとして機能するように選択されたドメインシフトの極端な例です。
臨床用途の観点からは、より費用対効果の高いVS管理のために、T2スキャンの前庭シュワノーマ（VS）とCochleaセグメンテーションを自動化することを目的としています。
時間が経つにつれて、課題の目的は進化して臨床的関連性を高めています。
この課題は、2021年の単一制度データと基本的なセグメンテーションを使用して、2022年に多施設データとKooSグレーディングを組み込むことから進化し、2023年までに、不均一なルーチンデータと、骨ine骨外腫瘍成分のサブセグメンテーションが含まれていました。
この作業では、2022年および2023年版の調査結果を報告し、長年にわたるチャレンジ進行の回顧的分析を実行します。
連続した課題の貢献からの観察は、拡大するデータセットで外れ値の数が減少することを示しています。
これは、データセットのスキャンプロトコルの多様性が同時に増加したため、注目に値します。
2023年版の勝利アプローチにより、2021年と2022年のテストデータの外れ値の数が減少し、データの不均一性が均一なデータでもセグメンテーションパフォーマンスを向上させる方法を示しました。
ただし、2023年にCochlea Diceスコアは減少しました。これは、セグメンテーションの全体的なパフォーマンスに影響を与える腫瘍サブアノテーションからの複雑さが追加されたためです。
臨床的に受け入れられるセグメンテーションとセグメンテーションにはまだ進行が必要ですが、プラトーのパフォーマンスは、より挑戦的なクロスモーダルタスクが将来のベンチマークに適している可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

The cross-Modality Domain Adaptation (crossMoDA) challenge series, initiated in 2021 in conjunction with the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), focuses on unsupervised cross-modality segmentation, learning from contrast-enhanced T1 (ceT1) and transferring to T2 MRI. The task is an extreme example of domain shift chosen to serve as a meaningful and illustrative benchmark. From a clinical application perspective, it aims to automate Vestibular Schwannoma (VS) and cochlea segmentation on T2 scans for more cost-effective VS management. Over time, the challenge objectives have evolved to enhance its clinical relevance. The challenge evolved from using single-institutional data and basic segmentation in 2021 to incorporating multi-institutional data and Koos grading in 2022, and by 2023, it included heterogeneous routine data and sub-segmentation of intra- and extra-meatal tumour components. In this work, we report the findings of the 2022 and 2023 editions and perform a retrospective analysis of the challenge progression over the years. The observations from the successive challenge contributions indicate that the number of outliers decreases with an expanding dataset. This is notable since the diversity of scanning protocols of the datasets concurrently increased. The winning approach of the 2023 edition reduced the number of outliers on the 2021 and 2022 testing data, demonstrating how increased data heterogeneity can enhance segmentation performance even on homogeneous data. However, the cochlea Dice score declined in 2023, likely due to the added complexity from tumour sub-annotations affecting overall segmentation performance. While progress is still needed for clinically acceptable VS segmentation, the plateauing performance suggests that a more challenging cross-modal task may better serve future benchmarking.

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