Syfte: Denna rapport presenterar metoderna och resultaten av Thoracic Auto-Segmentation Challenge som anordnades vid 2017 års års årsmöte för American Association of Physicists in Medicine. Syftet med utmaningen var att tillhandahålla ett referensdataset och en plattform för utvärdering av prestanda hos autosegmenteringsmetoder för organ i riskzonen (OARs) i thoraxiska CT-bilder. Metoder: Sextio thoraxiska datortomografier som tillhandahålls av tre olika institutioner var åtskilda i 36 utbildning, 12 offline testning, och 12 online testtomografier. Elva deltagare avslutade offline-utmaningen och sju avslutade online-utmaningen. OAR var vänster och höger lungor, hjärta, matstrupe och ryggmärg. Kliniska konturer som användes för behandlingsplanering kontrollerades och redigerades för att följa RTOG 1106 konturriktlinjer. Algoritmer utvärderades med hjälp av Dice-koefficienten, Hausdorff-avståndet och medel ytavståndet. En konsoliderad poäng beräknades genom att normalisera mätvärdena mot intreratervariabilitet och medelvärde över alla patienter och strukturer. Resultat: Interratern studien visade högsta variabilitet i Dice för matstrupen och ryggmärgen, och i ytavstånd för lungor och hjärta. Fem av sju algoritmer som deltog i online-utmaningen använde sig av djupinlärningsmetoder. Även om de tre största deltagarna med hjälp av djupinlärning producerade den bästa segmenteringen för alla strukturer, fanns det ingen signifikant skillnad i prestanda mellan dem. Den fjärde deltagaren använde en multiatlasbaserad metod. De högsta Dice-poängen producerades för lungorna, med medelvärden från 0,95 till 0,98, medan de lägsta Dice-poängen producerades för matstrupen, med ett intervall på 0,55-0,72. Resultatet av utmaningen visade att lungorna och hjärtat kan segmenteras ganska exakt av olika algoritmer, medan deep-learning metoder utförs bättre på matstrupen. Vår datauppsättning tillsammans med de manuella konturerna för alla utbildningsfall fortsätter att vara tillgänglig för allmänheten som en pågående benchmarkingresurs.
Lung CT Segmentation Challenge 2017 (LCTSC) REF ger 36 tränings- och 24 testskanningar med segmenterade lungor (till vänster och höger separerade) från cancerpatienter vid tre olika institutioner.
Autosegmentation for thoracic radiation treatment planning: A grand challenge at AAPM 2017
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}