BONBID-HIE 2023: Lesion Segmentation Challenge in BOston Neonatal Brain Injury Data for Hypoxic Ischemic Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxic Ischemic Encephalopathy (HIE) represents a brain dysfunction, affecting approximately 1 to 5 per 1000 full-term neonates. The precise delineation and segmentation of HIE-related lesions in neonatal brain Magnetic Resonance Images (MRI) are pivotal in advancing outcome predictions, identifying patients at high risk, elucidating neurological manifestations, and assessing treatment efficacies. Despite its importance, the development of algorithms for segmenting HIE lesions from MRI volumes has been impeded by data scarcity. Addressing this critical gap, we organized the first BONBID-HIE challenge with diffusion MRI data (Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps) for HIE lesion segmentation, in conjunction with the MICCAI 2023. Totally 14 algorithms were submitted, employing a gamut of cutting-edge automatic machine-learning-based segmentation algorithms. Our comprehensive analysis of HIE lesion segmentation and submitted algorithms facilitates an in-depth evaluation of the current technological zenith, outlines directions for future advancements, and highlights persistent hurdles. To foster ongoing research and benchmarking, the annotated HIE dataset, developed algorithm dockers, and unified evaluation codes are accessible through a dedicated online platform (https://bonbid-hie2023.grand-challenge.org).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».