Abstract-I detta dokument rapporterar vi uppsättningen och resultaten av Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS) organiseras i samband med MICCAI 2012 och 2013 konferenser. Tjugo toppmoderna tumörsegmenteringsalgoritmer tillämpades på en uppsättning av 65 multi-kontrast MR skanningar av låg- och höggradiga gliom patienter-manuellt kommenteras av upp till fyra raters-och 65 jämförbara skanningar genereras med hjälp av tumörbildssimulering programvara. Kvantitativa utvärderingar visade stor oenighet mellan de mänskliga taxorna i segmentering av olika tumörunderregioner (Dice poäng i intervallet 74-85%), som illustrerar svårigheten med denna uppgift. Vi fann att olika algoritmer fungerade bäst för olika delregioner (utgående prestanda jämförbar med mänsklig inter-ratervariabilitet), men att ingen enskild algoritm rankas i toppen för alla delregioner samtidigt. Fusing flera bra algoritmer med hjälp av en hierarkisk majoritet gav segmenteringar som konsekvent rankas framför alla enskilda algoritmer, vilket indikerar återstående möjligheter till ytterligare metodiska förbättringar. BRADS-bilddata och manualanteckningar är fortfarande allmänt tillgängliga via ett online-utvärderingssystem som en pågående benchmarkingresurs.
Dessa har implementerats och publicerats främst för Brain Tumor Image Segmentation Benchmark, organiseras årligen sedan 2012 REF.
The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS)
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}