呼吸运动下的极端心脏 MRI 分析挑战赛（CMRxMotion）
图像与视频处理
2022-10-13 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
心脏磁共振（CMR）成像质量易受呼吸运动伪影影响。自动化分割技术在面对真实世界呼吸运动伪影时的模型鲁棒性尚不清楚。本手稿描述了呼吸运动下极端心脏 MRI 分析挑战赛（CMRxMotion Challenge）的设计。该挑战旨在建立公开基准数据集，以评估呼吸运动对图像质量的影响并检验分割模型的鲁棒性。挑战赛招募了 40 名健康志愿者在一次成像访视期间执行不同的屏气行为，获取带伪影的配对电影成像。放射科医生评估了图像质量并标注了呼吸运动伪影的等级。对于具诊断质量的图像，放射科医生进一步分割了左心室、左心室心肌与右心室。训练集（20 名志愿者）图像及标注已发布给挑战赛参与者，以开发自动化图像质量评估模型（任务 1）与自动化分割模型（任务 2）。验证集（5 名志愿者）图像已发布给参与者但标注保密用于提交预测的在线评估。测试集（15 名志愿者）的图像与标注均保密，仅用于提交容器化 dockers 的离线评估。图像质量评估任务由 Cohen's kappa 统计量定量评估，分割任务由 Dice 分数与 Hausdorff 距离评估。
引用
@article{arxiv.2210.06385,
title = {The Extreme Cardiac MRI Analysis Challenge under Respiratory Motion (CMRxMotion)},
author = {Shuo Wang and Chen Qin and Chengyan Wang and Kang Wang and Haoran Wang and Chen Chen and Cheng Ouyang and Xutong Kuang and Chengliang Dai and Yuanhan Mo and Zhang Shi and Chenchen Dai and Xinrong Chen and He Wang and Wenjia Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.06385},
year = {2022}
}
备注
Summary of CMRxMotion Challenge Design