FetReg：胎儿镜中胎盘血管分割与配准挑战赛数据集
计算机视觉与模式识别
2021-06-17 v2 人工智能
机器学习
图像与视频处理
摘要
胎儿镜激光光凝术是治疗双胎输血综合征（TTTS）的广泛使用的方法，该综合征因单绒毛膜多胎妊娠中胎盘血管吻合而发生于胎盘血管之间。该手术尤其具有挑战性，原因在于视野有限、胎儿镜操控性差、因液体浑浊导致能见度低、光源可变以及胎盘位置异常。这可能导致手术时间延长和消融不完全，从而造成持续性 TTTS。计算机辅助介入可通过视频拼接扩展胎儿镜视野并提供血管网络更好的可视化，从而帮助克服这些挑战。然而，由于缺少可编码手术内与手术间变异性的高质量数据，该领域的研究与开发仍然有限。通过“胎儿镜胎盘血管分割与配准（FetReg）”挑战赛，我们提出了一个大规模多中心数据集，用于开发通用且鲁棒的语义分割与视频拼接算法，以服务于胎儿环境，重点在于从长时间胎儿镜视频中创建无漂移拼接。本文中，我们概述了 FetReg 数据集、挑战任务、评估指标以及分割与配准的基线方法。基线方法在 FetReg 数据集上的结果表明，我们的数据集提出了有趣的挑战，通过由 FetReg 挑战赛引导的社区协作倡议，为新颖方法与模型的创建提供了大量机会。
引用
@article{arxiv.2106.05923,
title = {FetReg: Placental Vessel Segmentation and Registration in Fetoscopy Challenge Dataset},
author = {Sophia Bano and Alessandro Casella and Francisco Vasconcelos and Sara Moccia and George Attilakos and Ruwan Wimalasundera and Anna L. David and Dario Paladini and Jan Deprest and Elena De Momi and Leonardo S. Mattos and Danail Stoyanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05923},
year = {2021}
}