SegCol Challenge: Semantic Segmentation for Tools and Fold Edges in Colonoscopy data

要約

結腸直腸がん（CRC）は依然として世界中でがん関連死亡の主な原因であり、ポリープ切除は効果的な早期スクリーニング方法となっています。
ただし、ポリープを徹底的に検出するために結腸内を移動することには、大きな課題が伴います。
結腸内視鏡検査におけるカメラナビゲーションを進歩させるために、結腸鏡検査におけるツールとフォールドエッジのセマンティックセグメンテーション（SegCol）チャレンジを提案します。
このチャレンジでは、EndoMapper リポジトリからのデータセットを導入します。これは、96 個の結腸内視鏡検査ビデオから選択されたフレームにわたる結腸ひだおよび内視鏡ツールに対する手動で注釈が付けられたピクセル レベルのセマンティック ラベルを特徴としています。
このデータセットは、解剖学的ランドマークとして折り目のエッジと、折り目とツールのラベルの両方からの深さの不連続情報を提供することにより、奥行きの知覚と位置特定方法を改善することを目的としています。
MICCAI 2024 で Endovis Challenge の一環として主催される SegCol は、結腸内視鏡検査ナビゲーション システムの革新を推進することを目指しています。
詳細は https://www.synapse.org/Synapse:syn54124209/wiki/626563 で、コード リソースは https://github.com/surgical-vision/segcol_challenge で参照できます。

要約(オリジナル)

Colorectal cancer (CRC) remains a leading cause of cancer-related deaths worldwide, with polyp removal being an effective early screening method. However, navigating the colon for thorough polyp detection poses significant challenges. To advance camera navigation in colonoscopy, we propose the Semantic Segmentation for Tools and Fold Edges in Colonoscopy (SegCol) Challenge. This challenge introduces a dataset from the EndoMapper repository, featuring manually annotated, pixel-level semantic labels for colon folds and endoscopic tools across selected frames from 96 colonoscopy videos. By providing fold edges as anatomical landmarks and depth discontinuity information from both fold and tool labels, the dataset is aimed to improve depth perception and localization methods. Hosted as part of the Endovis Challenge at MICCAI 2024, SegCol aims to drive innovation in colonoscopy navigation systems. Details are available at https://www.synapse.org/Synapse:syn54124209/wiki/626563, and code resources at https://github.com/surgical-vision/segcol_challenge .

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