基于自动化3D乳腿超声的肿瘤检测、分割与分类挑战——TDSC-ABUS挑战
图像与视频处理
2025-01-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
乳腿癌是全球女性死亡原因中最常见的原因之一。及早检测有助于减少死亡人数。自动化3D乳腿超声（ABUS）是一种新的乳腿筛查方法，相较于手持乳腿X线检查具有安全、快速以及更高乳腿癌检测率等优势。肿瘤检测、分割与分类是医学图像分析中的关键组成部分，尤其在3D ABUS背景下更具挑战性，因为肿瘤大小和形状存在显著变异，肿瘤边界不清晰，且信噪比较低。缺乏公开可及且标注良好的ABUS数据集进一步阻碍了乳腿肿瘤分析系统的发展。为填补这一差距，我们组织了首个基于自动化3D乳腿超声2023年的肿瘤检测、分割与分类挑战（TDSC-ABUS2023）。该倡议旨在引领该领域的研究，创建3D ABUS图像分析相关任务的 definitive benchmark。本文总结了挑战中表现最佳的算法，并提供了对ABUS图像检查的关键分析。我们在https://tdsc-abus2023.grand-challenge.org/开放访问TDSC-ABUS挑战，为算法研究提供基准平台，激发未来发展。
引用
@article{arxiv.2501.15588,
title = {Tumor Detection, Segmentation and Classification Challenge on Automated 3D Breast Ultrasound: The TDSC-ABUS Challenge},
author = {Gongning Luo and Mingwang Xu and Hongyu Chen and Xinjie Liang and Xing Tao and Dong Ni and Hyunsu Jeong and Chulhong Kim and Raphael Stock and Michael Baumgartner and Yannick Kirchhoff and Maximilian Rokuss and Klaus Maier-Hein and Zhikai Yang and Tianyu Fan and Nicolas Boutry and Dmitry Tereshchenko and Arthur Moine and Maximilien Charmetant and Jan Sauer and Hao Du and Xiang-Hui Bai and Vipul Pai Raikar and Ricardo Montoya-del-Angel and Robert Marti and Miguel Luna and Dongmin Lee and Abdul Qayyum and Moona Mazher and Qihui Guo and Changyan Wang and Navchetan Awasthi and Qiaochu Zhao and Wei Wang and Kuanquan Wang and Qiucheng Wang and Suyu Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15588},
year = {2025}
}