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    COSAS2024——跨器官和跨扫描仪腺癌分割

    在各种挑战的推动下,数字病理学领域在肿瘤诊断和分割方面取得了重大进展。尽管取得了这些进步,但由于数字病理学图像和组织中固有的多样性,当前算法的有效性仍面临重大挑战。这些差异来自不同的器官、组织准备方法和图像采集过程,导致所谓的域转移。COSAS 的主要目标是制定策略,增强计算机辅助语义分割解决方案对域转移的弹性,确保不同器官和扫描仪的性能一致。这一挑战旨在推动人工智能和机器学习算法的发展,以供实验室常规诊断使用。值得注意的是,COSAS 标志着计算组织病理学领域的第一项挑战,它提供了一个平台,用于评估综合数据集上的域适应方法,该数据集包含来自不同制造商的不同器官和扫描仪。

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    CMRxMotion2022—— 呼吸运动下心脏MRI分析挑战赛

    CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响,并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战(例如 ACDC、M&Ms)中取得了显着的性能。然而,在临床实践中,模型性能受到不一致的成像环境(例如,供应商和协议)、人口变化(正常与病理病例)和意外的人类行为(例如,身体运动)的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止,模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上,而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集,呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令,导致图像质量下降和分析不准确。

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    AutoPET2024——多示踪剂多中心全身 PET/CT 中的自动病灶分割

    第三届 autoPET 挑战赛是在多示踪剂多中心环境中进一步完善正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 扫描中肿瘤病变的自动分割。在过去的几十年里,PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中,医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析,尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。临床采用的一个主要方法是病灶分割,这是定量图像分析的必要步骤。手动执行非常繁琐、耗时且成本高昂。机器学习提供了对 PET/CT 图像进行快速、全自动定量分析的潜力,正如之前在前两个 autoPET 挑战中所证明的那样。基于在这些挑战中获得的见解,autoPET III 扩大了范围,以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。为此,提供了更多样化的 PET/CT 数据集,其中包含从两个不同临床站点获取的两种不同示踪剂的图像-前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 和氟脱氧葡萄糖 (FDG)(如下图)。在本次挑战中,提供了两个奖项类别任务。在第一类奖项中,任务是开发适用于两种不同追踪器的强大分割算法。在第二类奖项中,讨论了数据质量和预处理对算法性能的重要性。在这里,鼓励参与者使用创新的数据管道增强基线模型,促进以数据为中心的自动化 PET/CT 病变分割方法的进步。加入 autoPET III,为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路,优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。

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