I detta arbete rapporterar vi uppställningen och resultaten av levertumören Benchmark (LiTS) som organiserats i samarbete med IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2017 och International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2017. Tjugofyra giltiga toppmoderna lever- och levertumörsegmenteringsalgoritmer tillämpades på en uppsättning 131 beräknade tomografi (CT) volymer med olika typer av tumörkontrastnivåer (hyper- / hypo-intensiva), avvikelser i vävnader (metastasektomie) storlek och varierande mängd lesioner. De inlämnade algoritmerna har testats på 70 oupptäckta volymer. Datasetet skapas i samarbete med sju sjukhus och forskningsinstitutioner och granskas manuellt av tre oberoende radiologer. Vi fann att inte en enda algoritm utfördes bäst för lever och tumörer. Den bästa leversegmenteringsalgoritmen uppnådde en Dice-poäng på 0.96(MICCAI) medan för tumörsegmentering den bästa algoritmen utvärderades vid 0.67(ISBI) och 0.70(MICCAI). Uppgifterna om LiTS-bilden och de manuella kommentarerna är fortfarande allmänt tillgängliga via ett online-utvärderingssystem som en pågående benchmarkingresurs.
Bilic m.fl. REF publicerade en övertygande översikt över resultaten av tävlingen Liver Tumour Segmentation Benchmark (LiTS) som hölls 2017.
The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}