STS MICCAI 2023 挑战：2D 和 3D 半监督牙齿分割的大型挑战
计算机视觉与模式识别
2024-07-19 v1
摘要
计算机辅助设计（CAD）工具在现代牙科实践中日益流行，尤其用于治疗计划或综合性预后评估。特别是，2D 全景 X 射线图像高效地检测儿童隐匿龋齿、嵌入牙齿和数不清的牙齿，而 3D 牙科锥形束 CT（CBCT）因其低辐射剂量在正畸和内种牙科中广泛应用。然而，目前尚无公开的儿童牙齿 2D 数据集和公开的 3D 牙科 CBCT 数据集，这限制了自动分割牙齿和分析疾病的算法开发。半监督牙齿分割（STS）挑战作为牙齿分割领域的首次性事件，作为 MICCAI 2023 ToothFairy 工作坊的一部分在阿里巴巴天池平台上举办。本挑战旨在调查有效的半监督牙齿分割算法以推动牙科领域的发展。在本挑战中，我们提供了两种模态，包括 2D 全景 X 射线图像和 3D CBCT 牙齿体积。在任务 1 中，目标是对成人和儿童牙齿的全景 X 射线图像中的牙齿区域进行分割。任务 2 涉及使用 CBCT 体积对牙齿截面进行分割。本挑战提供的标记图像数量有限，大多数图像未标记，要求使用半监督算法进行训练。在初赛中，该挑战通过 434 支队伍的注册和结果提交，其中 64 支队伍进入决赛。本文总结了获胜队所采用的方法。
引用
@article{arxiv.2407.13246,
title = {STS MICCAI 2023 Challenge: Grand challenge on 2D and 3D semi-supervised tooth segmentation},
author = {Yaqi Wang and Yifan Zhang and Xiaodiao Chen and Shuai Wang and Dahong Qian and Fan Ye and Feng Xu and Hongyuan Zhang and Qianni Zhang and Chengyu Wu and Yunxiang Li and Weiwei Cui and Shan Luo and Chengkai Wang and Tianhao Li and Yi Liu and Xiang Feng and Huiyu Zhou and Dongyun Liu and Qixuan Wang and Zhouhao Lin and Wei Song and Yuanlin Li and Bing Wang and Chunshi Wang and Qiupu Chen and Mingqian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13246},
year = {2024}
}