MICCAI challenge 2023

그녕·2024년 1월 22일
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AI

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BraTS 2023

brain tumor challenge

Data

multi-parametric magnetic resonance imaging, mpMRI scan data (전보다 데이터가 확장됨)

Task

  • Task 1: RSNA-ANSR-MICCAI BraTS 챌린지와 동일한 성인 글리오마 인구

  • Task 2: 서비스가 미흡한 아프리카 아래 사하라 뇌 글리오마 환자 인구

  • Task 3: 두개내 말초 신경절 종

  • Task 4: 뇌 전이종양

  • Task 5: 소아 뇌종양 환자
    관련 논문

  • Tasks 7,8: 누락된 데이터(train 할때는 모든 modality가 다 있지만, validation이랑 testset에는 1개 빠짐)
    관련 논문
    이 챌린지의 주요 목표는 여러 사용 가능한 이미지가 제공될 때 누락된 MRI 모드를 현실적으로 생성할 수 있는 이미지 합성 방법을 평가하는 것
    목표는 자동 뇌종양 분할 파이프라인을 용이하게 하는 것

  • Task 9: 유용한 증강 기술 및 중요한 Task 6 알고리즘의 Task 1-5에 걸쳐 일반화 가능성을 식별

Energy-efficient Medical Image Processing Challenge

E2MIP challenge link

Dataset

  • Dataset 1 (Lung Nodule-폐 결절)
    공개 LIDC-IDRI 데이터셋, 1000개 이상의 CT 이미지가 포함

  • Dataset 2 (Fetal brain MRI)
    github dataset
    데이터셋 공개 안함, 몇가지 예제만 줌, train되지 않은 solution 제출, hyperparameter tuning해야함
    이 데이터셋은 태아 뇌의 T2 가중 및 확산 가중 MRI 스캔으로 구성되어 있습니다.
    T2 가중 및 확산 가중 스캔의 각 2D 슬라이스 크기는 각각 256 x 256 및 128 x 128입니다.
    NIfTI 파일 (.nii.gz) 형식

Task

  • Task 1: Classification of a known dataset (Dataset 1)
  • Task 2: Segmentation of a known dataset (Dataset 1)
  • Task 3: Segmentation of an unknown dataset (Dataset 2)

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