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

要約

3D 非造影頭部 CT (NCCT) スキャンにおける自動頭蓋内出血セグメンテーションは、臨床診療において重要です。
既存の出血セグメンテーション方法は、通常、NCCT の異方性の性質を無視し、異なるメトリックを持つさまざまな社内データセットで評価されるため、セグメンテーションのパフォーマンスを向上させ、さまざまな方法間で客観的な比較を行うことは非常に困難です。
INSTANCE 2022 は、2022 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) に関連して開催された壮大な挑戦でした。
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 は、グラウンド トゥルースを含む 100 ケースのトレーニング セットと、参加者が利用できるグラウンド トゥルース ラベルのない 30 ケースの検証セットをリリースしました。
最終的な評価とランキングには、70 ケースのホールドアウト テスト セットが使用されます。
さまざまな参加者からのメソッドは、サイコロ類似度係数 (DSC)、ハウスドルフ距離 (HD)、相対体積差 (RVD)、正規化曲面サイコロ (NSD) を含む 4 つのメトリック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個別のソリューションを提出し、将来の研究者が利用できるいくつかのベースライン モデル、前処理戦略、および異方性データ処理技術を作成しました。
勝者の方法は、0.6925 の平均 DSC を達成し、提案されたベースライン方法よりも大幅に成長したことを示しています。
私たちの知る限りでは、提案された INSTANCE チャレンジは、最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、3D 医用画像セグメンテーションにおける異方性の問題を解決することを目的とした最初のチャレンジでもあり、これらの研究分野に新しい選択肢を提供します。

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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