多站点、多域气道树建模（ATM'22）：一种用于肺气道分割的公开基准
图像与视频处理
2023-06-28 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
开放的国际挑战赛正成为评估计算机视觉与图像分析算法的实际标准。近年来，新方法已将肺气道分割的触及范围扩展至更接近图像分辨率极限。自 EXACT'09 肺气道分割以来，受基于深度学习的算法成熟度以及早期干预肺部疾病需解析远端气道更精细细节的临床驱动，针对新兴算法的定量比较努力有限。迄今，公开标注数据集极为有限，阻碍了数据驱动方法的发展及新算法的详细性能评估。为给医学影像界提供基准，我们组织了多站点、多域气道树建模（ATM'22），其作为 MICCAI 2022 会议的官方挑战赛事举办。ATM'22 提供带详细肺气道标注的大规模 CT 扫描，包含 500 例 CT 扫描（300 例训练、50 例验证、150 例测试）。该数据集采集自不同站点，并进一步纳入了部分带磨玻璃影和实变的噪声 COVID-19 CT。23 支队伍参与了挑战全程，本文综述了前十名队伍算法。定量与定性结果显示，嵌入拓扑连续性增强的深度学习模型总体表现更优。ATM'22 挑战采用开放征集设计，训练数据与金标准评估在其主页成功注册后可用。
引用
@article{arxiv.2303.05745,
title = {Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling (ATM'22): A Public Benchmark for Pulmonary Airway Segmentation},
author = {Minghui Zhang and Yangqian Wu and Hanxiao Zhang and Yulei Qin and Hao Zheng and Wen Tang and Corey Arnold and Chenhao Pei and Pengxin Yu and Yang Nan and Guang Yang and Simon Walsh and Dominic C. Marshall and Matthieu Komorowski and Puyang Wang and Dazhou Guo and Dakai Jin and Ya'nan Wu and Shuiqing Zhao and Runsheng Chang and Boyu Zhang and Xing Lv and Abdul Qayyum and Moona Mazher and Qi Su and Yonghuang Wu and Ying'ao Liu and Yufei Zhu and Jiancheng Yang and Ashkan Pakzad and Bojidar Rangelov and Raul San Jose Estepar and Carlos Cano Espinosa and Jiayuan Sun and Guang-Zhong Yang and Yun Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05745},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 16 figures. Homepage: https://atm22.grand-challenge.org/. Submitted