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MRBrainS Challenge: Online Evaluation Framework for Brain Image Segmentation in 3T MRI ScansDesafío MRBrainS: Marco de evaluación en línea para la segmentación de imágenes cerebrales en exploraciones de IRM de 3T

Resumen

Se han propuesto muchos métodos para la segmentación de tejidos en las resonancias magnéticas cerebrales. La multitud de métodos propuestos complica la elección de un método por encima de otros. Por lo tanto, hemos establecido el marco de evaluación en línea MRBrainS para evaluar algoritmos (semi)automáticos que segmentan la materia gris (GM), la materia blanca (WM) y el líquido cefalorraquídeo (CSF) en exploraciones de RM cerebral de 3T de sujetos de edad avanzada (65-80 años). Los participantes aplican sus algoritmos a los datos proporcionados, tras lo cual se evalúan y clasifican sus resultados. Las segmentaciones manuales completas de GM, WM y CSF están disponibles para todas las exploraciones y se utilizan como estándar de referencia. Se proporcionan cinco conjuntos de datos para el entrenamiento y quince para las pruebas. Los métodos evaluados se clasifican en función de su rendimiento general para segmentar el GM, el WM y el CSF y se evalúan utilizando tres métricas de evaluación (Dice, H95 y AVD) y los resultados se publican en el sitio web de MRBrainS13. Presentamos los resultados de once algoritmos de segmentación que participaron en el taller del desafío MRBrainS13 en el MICCAI, donde se lanzó el marco de trabajo, y de tres paquetes gratuitos de uso común: FreeSurfer, FSL y SPM. El marco de evaluación de MRBrainS proporciona una comparación objetiva y directa de todos los algoritmos evaluados y puede ayudar a seleccionar el método de mejor rendimiento para el objetivo de segmentación en cuestión.

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Información del documento

  • Titulo:MRBrainS Challenge: Online Evaluation Framework for Brain Image Segmentation in 3T MRI Scans
  • Autor:Adriënne M., Mendrik; Koen L., Vincken; Hugo J., Kuijf; Marcel, Breeuwer; Willem H., Bouvy; Jeroen, de Bresser; Amir, Alansary; Marleen, de Bruijne; Aaron, Carass; Ayman, El-Baz; Amod, Jog; Ranveer, Katyal; Ali R., Khan; Fedde, van der Lijn; Qaiser, Mahmood; Ryan, Mukherjee; Annegreet, van Opbroek; Sahil, Paneri; Sérgio, Pereira; Mikael, Persson; Mart
  • Tipo:Artículo
  • Año:2015
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi Publishing Corporation
  • Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
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