Where is VALDO? VAscular Lesions Detection and segmentatiOn challenge at MICCAI 2021

要約

脳小血管疾患のイメージング マーカーは、脳の健康に関する貴重な情報を提供しますが、手動による評価は時間がかかり、評価者内および評価者間の変動性が大きいため妨げられています。
自動化された評価は、生物医学研究や臨床評価に役立つ可能性がありますが、既存のアルゴリズムの診断の信頼性は不明です。
ここでは、医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入に関する国際会議 (MICCAI) でサテライト イベントとして実行された \textit{VAscular Lesions DetectiOn and Segmentation} (\textit{VALDO はどこですか?}) チャレンジの結果を示します。
2021. この課題は、脳小血管疾患の小さくてまばらな画像マーカー、すなわち血管周囲腔の拡大 (EPVS) (タスク 1)、脳微小出血 (タスク 2)、および推定される小血管のラクーンの自動検出およびセグメンテーションの方法の開発を促進することを目的としていました。
弱くてノイズの多いラベルを活用しながら血管起源 (タスク 3)。
全体として、12 チームが 1 つ以上のタスクの解決策を提案するチャレンジに参加しました (タスク 1 – EPVS に 4 チーム、タスク 2 – マイクロブリードに 9 チーム、タスク 3 – ラクネスに 6 チーム)。
マルチコホート データは、トレーニングと評価の両方で使用されました。
結果は、チームとタスクの両方でパフォーマンスに大きなばらつきがあり、特にタスク 1 – EPVS とタスク 2 – マイクロブリードで有望な結果が得られましたが、タスク 3 – ラクネスではまだ実用的な結果ではありませんでした。
また、個々のレベルでの使用を思いとどまらせる可能性があるケース間でのパフォーマンスの不一致も浮き彫りになりましたが、人口レベルでは依然として有用であることが証明されています.

要約(オリジナル)

Imaging markers of cerebral small vessel disease provide valuable information on brain health, but their manual assessment is time-consuming and hampered by substantial intra- and interrater variability. Automated rating may benefit biomedical research, as well as clinical assessment, but diagnostic reliability of existing algorithms is unknown. Here, we present the results of the \textit{VAscular Lesions DetectiOn and Segmentation} (\textit{Where is VALDO?}) challenge that was run as a satellite event at the international conference on Medical Image Computing and Computer Aided Intervention (MICCAI) 2021. This challenge aimed to promote the development of methods for automated detection and segmentation of small and sparse imaging markers of cerebral small vessel disease, namely enlarged perivascular spaces (EPVS) (Task 1), cerebral microbleeds (Task 2) and lacunes of presumed vascular origin (Task 3) while leveraging weak and noisy labels. Overall, 12 teams participated in the challenge proposing solutions for one or more tasks (4 for Task 1 – EPVS, 9 for Task 2 – Microbleeds and 6 for Task 3 – Lacunes). Multi-cohort data was used in both training and evaluation. Results showed a large variability in performance both across teams and across tasks, with promising results notably for Task 1 – EPVS and Task 2 – Microbleeds and not practically useful results yet for Task 3 – Lacunes. It also highlighted the performance inconsistency across cases that may deter use at an individual level, while still proving useful at a population level.

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