BraTS2023-PED——BraTS2023儿科肿瘤分割挑战赛

今天将分享BraTS2023儿科肿瘤分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

一、BraTS2023-PED介绍

脑肿瘤是最致命的癌症类型之一。BraTS 挑战赛拥有成功的资源创建历史，用于分割和分析成人中枢神经系统最常见和最具侵袭性的恶性原发肿瘤，即多形性胶质母细胞瘤 (GBM)。尽管罕见，但儿童大脑和中枢神经系统肿瘤是儿童疾病相关死亡的最常见原因。虽然儿童肿瘤可能与成人肿瘤有某些相似之处，但它们的影像学和临床表现有所不同。例如，GBM 和儿童弥漫性中线神经胶质瘤 (DMG) 都是高级神经胶质瘤，总生存期平均较短，约为 11-13 个月。GBM 的发病率是十分之三，而 DMG 的罕见程度大约是其三倍。GBM 通常在额叶或/和颞叶发现，平均年龄为 64 岁，而 DMG 通常位于脑桥，通常在 5 至 10 岁之间诊断。钆后 T1 加权 MRI 增强肿瘤区域和坏死区域是 GBM 的常见影像学表现。但这些成像特征在 DMG 中不太常见或不清晰。因此，小儿脑肿瘤需要专用的成像工具来帮助表征并促进其诊断/预后。

如果没有多学科、国家和国际协会及财团的大力支持，2023 年儿科挑战将不可能实现。高级别儿科脑肿瘤的图像数据是通过儿科神经肿瘤学领域的多个领先联盟收集的，包括儿童脑肿瘤网络 (CBTN)、神经肿瘤学临床试验协作网络 (CONNECT) 和国际 DIPG /DMG 注册表 (DPGr)。该队列中还包括来自本网站列出的参与儿科机构的其他数据。数据注释是在美国神经放射学会 (ASNR) 的参与下提供的。

二、BraTS2023-PED任务

儿科脑肿瘤亚区域分割。

三、BraTS2023-PED数据集

CBTN-CONNECT-DIPGr-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 挑战赛提供了最大的带注释的公开回顾性儿童高级别胶质瘤（包括星形细胞瘤和弥漫性中线胶质瘤 (DMG)/弥漫性内在桥脑胶质瘤 (DIPG)）的回顾性队列 。作为儿科临床脑肿瘤成像方案的一部分常规采集的传统多参数 MRI (mpMRI) 扫描经过手动注释，用于训练、验证和测试队列。对于所有受试者，肿瘤亚区域的真实注释均得到了在儿科神经肿瘤学领域拥有多年经验的神经放射学专家的批准。这些真实注释用于定量评估所提交的算法生成的预测肿瘤分割。该数据集在合计 3 个中心的 228 例数据，其中公开标注的训练集 99 例，每例提供四种序列 MR 的输入图像（t1w, t1c, t2w, t2f）以及分割结果，标注内容主要包括非增强部分（NEC）、水肿（Edema）和增强型肿瘤（ET）。

四、技术路线

1、根据固定阈值和形态学最大连通域分析得到大脑ROI区域，然后提取原始图像和标注图像的ROI。

2、分析步骤1的ROI图像信息，得到图像平均大小是136x170x140，因此将图像缩放到固定大小160x160x160。

3、图像预处理，对步骤2的原始图像进行像素值（1，99）截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做5倍数据增强处理。

4、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是3，epoch是200，损失函数采用多分类的dice和交叉熵。

5、训练结果和验证结果

6、验证集分割结果

左图是金标准结果，右图是网络预测结果。

7、测试集分割结果

点击阅读原文可以访问参考项目，如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。