The International Brain Tumor Segmentation (BraTS) Cluster of Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The International Brain Tumor Segmentation (BraTS) challenge. BraTS, since 2012, has focused on the generation of a benchmarking environment and dataset for the delineation of adult brain gliomas. The focus of this year’s challenge remains the generation of a common benchmarking environment, but its dataset is substantially<br> expanded to ~4,500 cases towards addressing additional i) populations (e.g., sub-Saharan Africa patients), ii) tumors (e.g., meningioma), iii) clinical concerns (e.g., missing data), and iv) technical considerations (e.g., augmentations). Specifically, the focus of BraTS 2023 is to identify the current state-of-the-art algorithms for addressing (Task 1) the same adult glioma population as in the RSNA-ANSR-MICCAI BraTS challenge, as well as (Task 2) the underserved sub-Saharan African brain glioma patient population, (Task 3) intracranial meningioma, (Task 4) brain metastasis, (Task 5) pediatric brain tumor patients, (Task 6) global & local missing data, (Task 7) useful augmentation techniques, and importantly (Task 8) the algorithmic generalizability across Tasks 1-5. Details for each ‘Task’ are listed in the rest of this documents. Notably, all data are routine clinically-acquired, multi-site multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) scans of brain tumor patients. The BraTS 2023 challenge participants are able to obtain the training and validation data of the challenge at any point from the Synapse platform. These data will be used to develop, containerize, and evaluate their algorithms in unseen validation data until August 2023, when the organizers will stop accepting new submissions and evaluate the submitted algorithms in the hidden testing data. Ground truth reference annotations for all datasets are created and approved by expert neuroradiologists for every subject included in the training, validation, and testing datasets to quantitatively evaluate the performance of the participating algorithms.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».