域适应(DA)最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割,但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外,这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制,与第24届医学图像计算和计算机辅助干预(Miccai 2021)结合第24届国际会议组织交叉模态域适应(Crossmoda)挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤(VS)的后续和治疗规划的两个关键脑结构:VS和Cochleas。目前,使用对比度增强的T1(CET1)MRI进行VS患者的诊断和监测。然而,使用诸如高分辨率T2(HRT2)MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此,我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1(n = 105)和未配对的非注释的HRT2(n = 105)。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割(n = 137)。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高(最佳中位数骰子 - vs:88.4%; Cochleas:85.7%)并接近完全监督(中位数骰子 - vs:92.5%;耳蜗:87.7%)。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。
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