Evaluation of current algorithms for segmentation of scar tissue from late Gadolinium enhancement cardiovascular magnetic resonance of the left atrium: an open-access grand challenge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Late Gadolinium enhancement (LGE) cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging can be used to visualise regions of fibrosis and scarring in the left atrium (LA) myocardium. This can be important for treatment stratification of patients with atrial fibrillation (AF) and for assessment of treatment after radio frequency catheter ablation (RFCA). In this paper we present a standardised evaluation benchmarking framework for algorithms segmenting fibrosis and scar from LGE CMR images. The algorithms reported are the response to an open challenge that was put to the medical imaging community through an ISBI (IEEE International Symposium on Biomedical Imaging) workshop. METHODS: The image database consisted of 60 multicenter, multivendor LGE CMR image datasets from patients with AF, with 30 images taken before and 30 after RFCA for the treatment of AF. A reference standard for scar and fibrosis was established by merging manual segmentations from three observers. Furthermore, scar was also quantified using 2, 3 and 4 standard deviations (SD) and full-width-at-half-maximum (FWHM) methods. Seven institutions responded to the challenge: Imperial College (IC), Mevis Fraunhofer (MV), Sunnybrook Health Sciences (SY), Harvard/Boston University (HB), Yale School of Medicine (YL), King's College London (KCL) and Utah CARMA (UTA, UTB). There were 8 different algorithms evaluated in this study. RESULTS: Some algorithms were able to perform significantly better than SD and FWHM methods in both pre- and post-ablation imaging. Segmentation in pre-ablation images was challenging and good correlation with the reference standard was found in post-ablation images. Overlap scores (out of 100) with the reference standard were as follows: Pre: IC = 37, MV = 22, SY = 17, YL = 48, KCL = 30, UTA = 42, UTB = 45; Post: IC = 76, MV = 85, SY = 73, HB = 76, YL = 84, KCL = 78, UTA = 78, UTB = 72. CONCLUSIONS: The study concludes that currently no algorithm is deemed clearly better than others. There is scope for further algorithmic developments in LA fibrosis and scar quantification from LGE CMR images. Benchmarking of future scar segmentation algorithms is thus important. The proposed benchmarking framework is made available as open-source and new participants can evaluate their algorithms via a web-based interface.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle