"Gerçek Bıçak, Gerçek Silah" ISICDM 2018 Pankreas Segmentasyon Yarışması sıralaması açıklandı, Sun Yat-sen Üniversitesi Hesaplamalı Tıbbi Görüntüleme Laboratuvarı şampiyonluğu kazandı
Kısa süre önce ISICDM 2018 Pankreatik CT Görüntü Segmentasyon Yarışmasının kazananları açıklandı.Sun Yat-sen Üniversitesi Hesaplamalı Tıbbi Görüntüleme Laboratuvarı'ndan beş öğrenci, Cai Guanxiong, Liu Shouliang, Li Yue, Jiang Jie ve Guo Jianfeng, tüm takımlar arasında birinci oldu ve birincilik ödülü kazandı. Ödülü .
Bir ay sürdü ve mükemmel bitti
ISICDM 2018 Pankreas CT Segmentasyon Mücadelesi, ISICDM 2018 Konferans Organizasyon Komitesi, Ordu Askeri Tıp Üniversitesi Dijital Tıp Enstitüsü ve Ordu Askeri Tıp Üniversitesi Güneybatı Hastanesi tarafından ortaklaşa desteklenmektedir.Bu meydan okuma yoluyla dijital tıp endüstrisi, akademi ve araştırma topluluğu için teknik değişimler ve gösteriler sağlamayı amaçlamaktadır. platform.
Bu yarışma için kayıtlar 20 Eylül'de başladı. İçerik, ön ve final olmak üzere ikiye ayrılıyor.Ön yarışma iki aşamaya ayrılıyor.Ön yarışmanın ilk aşaması 7 Ekim - 9 Ekim tarihleri arasında 24 saat sürecek. Ön yarışmanın ikinci ayağı 14 Ekim sabahı toplam 4 saat, final 14 Ekim akşamı gerçekleştirildi.
40'tan fazla takım bu yarışmaya katıldı. Ön yarışmanın birinci ve ikinci aşamalarında yarışmacılar, konferans tarafından açıklanan birinci ve ikinci test verilerine dayalı olarak bölünmüş sonuçları sundu ve toplam 22 takım, ön yarışmanın birinci ve ikinci turlarının bölünmüş sonuçlarını sundu. .
Daha sonra, iki tur nicel değerlendirmede (Zar değerine göre) ilk 10 takım, 14 Ekim akşamı canlı finallere girdi.
Son gece sahnesi
O gece canlı finaller, güçlü pratiklikle bu mücadelenin önemli bir özelliğidir. Yarışmayı düzenleyen kişi klinik verileri yerinde dağıttı ve 10 finalist sırayla sahnede göstermeye başladı. Yazılımlarını yerinde test etmek için kendi bilgisayarlarını kullandılar ve yazılımın tüm işlem sürecini projeksiyon yoluyla göstererek segmentasyon sonuçlarını katman katman gösterdi. Böylece yargıçlar ve seyirciler dikkatle gözlemleyebilir.
Doktor yargıçlar olay yerinde yorumladılar, soldan sağa Profesör Wang Xiaoying, Profesör Tong Dan ve Profesör Lu Jingjing
Son olarak, mücadelenin 3 algoritma hakemi ve 3 görüntüleme doktoru hakemi, ön yarışmanın ilk turunun ve ikinci turunun nicel değerlendirme sıralamasını ve saha finallerinde 6 hakemin öznel değerlendirme sıralamasını kapsamlı bir şekilde değerlendirdi ve ardından birinci ödülü seçti. 1 kazanan, 2 ikincilik ödülü kazanan, 3 üçüncülük ödülü sahibi olan liste şöyle:
Birincilik ödülü: Li Yue takımı (Sun Yat-sen Üniversitesi)
İkincilik ödülü: Tang Xiaoying ekibi (Güney Bilim ve Teknoloji Üniversitesi)
Chen Yufei ekibi (Tongji Üniversitesi)
Üçüncülük Ödülü: Chen Rongzhen Takımı (Xiamen Üniversitesi)
Yu Wei Ekibi (Chongqing Tumo Technology Co., Ltd., Chongqing Üniversitesi)
Wang Yida Takımı (Doğu Çin Normal Üniversitesi)
Hem profesyonel hem de pratik gerçek kılıçlar ve silahlar
Bu pankreas segmentasyon zorluğu hem profesyonel hem de pratiktir.
Profesyonellik sadece yarışmacıların eğitim geçmişine ve profesyonel standartlarına değil (son takımların tümü Zhejiang Üniversitesi, Şangay Jiaotong Üniversitesi, Xiamen Üniversitesi, Tongji Üniversitesi ve Çin'deki diğer en iyi üniversitelerden), aynı zamanda algoritmalar ve doktor jürilerine de yansımıştır. Son algoritma jüri üyeleri arasında Çin Elektronik Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Profesör Li Chunming, Birleşik Devletler'deki Tulane Üniversitesi'nden Profesör Wang Yuping ve Ping An Teknolojisi Doğu Kıyısı Araştırma Enstitüsü'nden Dr. Lu Le vardı. Peking Üniversitesi Birinci Hastanesinden Profesör Wang Xiaoying, Peking Union Tıp Koleji Hastanesi'nden Profesör Lu Jingjing ve Jilin Üniversitesi First Hastanesi'nden Profesör Tong Dan, güçlü bir doktor jüri kadrosu oluşturdu.
Bunların arasında, meydan okumayı düzenleyen Profesör Li Chunming, görüntü bölütleme alanında uzmandır.Yurtiçi ve yurtdışında birçok bilimsel araştırmacı, mühendislik ve teknik personel tarafından uygulanan veya kullanılan bir dizi uluslararası düzeyde etkili görüntü bölütleme modelleri ve algoritmaları önermiştir. Daha fazla araştırma için temel çerçeve. İlk yazar olarak, 1.000'den fazla atıf oranına sahip çok sayıda araştırma makalesi yayınladı; bunlardan ikisi 2013 ve 2015'te IEEE Signal Processing Society En İyi Makale Ödülü'nü kazandı. Öğrencilere, kardiyak manyetik rezonans görüntülerinin sol ventriküler segmentasyon projesinde ve MICCAI'nin segmentasyon mücadelesinde (tıbbi görüntü analizi alanındaki en iyi uluslararası konferans) manyetik rezonans görüntülerine ilgi duyulan beyin bölgesinde birinciliği kazanan iki seviyeli set tabanlı segmentasyon algoritması geliştirmeleri için rehberlik etti. Bölünmüş projede ikinci sırada.
Bu nedenle, Profesör Li Chunming, standart görüntü bölümleme zorluğunun kurallarına çok aşinadır ve aynı zamanda avantaj ve dezavantajları da anlar.Bu aynı zamanda programın ve meydan okumanın kurallarının iyileştirilmesine katkıda bulundu ve rekabetin profesyonelliğini ve pratikliğini güçlendirdi. .
Gerçek mücadele açısından, katılan ekipler tarafından kullanılan 20 eğitim verisi ve 16 test verisinin tümü, Ordu Tıp Üniversitesi Güneybatı Hastanesinin gerçek klinik verilerindendir ve her biri 2 mm ve 5 mm kalınlığında iki gelişmiş venöz faz 3D CT görüntüsü içerir; Ve yarışma, segmentasyon sonuçlarının tekrar tekrar sunulmasına izin vermiyor, bu da katılımcıların puanlarını fırçalamak için sonuçları tekrar tekrar sunmak için kullandıkları geleneksel segmentasyon zorluklarının dezavantajlarını ortadan kaldırıyor; ön ve son oturumlardaki her yarışma süresi kısalıyor ve kısalıyor ve gerçek klinik ortama yaklaşıyor. Canlı finalde iki tur ön eleme turunda ilk 10 takım hazır bulundu, kendi bilgisayarları salonun büyük ekranına bağlandı, hakimler ve seyirciler sahne altında katılımcı temsilcilerin yazılım işleyiş sürecini gerçek zamanlı olarak doğru ve inandırıcı olarak izledi.
Finalistler savaşa hazırlanıyor
Bunların arasında, bölümün sonuçlarını 9 Ekim'de sunmak için 7 Ekim'deki ilk tur ön turlarından toplam 24 saat. İkinci tur ön turlarda, verilerin dağıtımından sonuçların toplantı yerinde sunulmasına kadar tüm süreç yalnızca 4 saat sürdü. Açıkçası, ikinci turun ön turu, birinci turdan daha gergindi, bu da bölünmeden sonra manuel son işlem olasılığını bir dereceye kadar ortadan kaldırdı. Bu nedenle, ön turun nicel değerlendirmesi, esas olarak ikinci turun segmentasyon sonuçlarına atıfta bulunur. Ayrıca, her takımın iki ön eleme turunun sonuçlarındaki değişiklikleri karşılaştırarak, ön eleme turlarının ikinci turunda yer alan ilk tur ön turlarından önemli ölçüde geride kalan takımlar ilk üçten elenebilir.
İnceleme kazanmak, geleceğe bakmak
Yarışmanın kazananlarının açıklanmasının ardından, Leifeng.com hemen Sun Yat-sen Üniversitesi Hesaplamalı Tıbbi Görüntüleme Laboratuvarından şampiyon takımla röportaj yaptı.
Sun Yat-Sen Üniversitesi ekibinin yarışmanın erken aşamasında daha detaylı bir iş bölümü yaptığı ve takımdaki beş öğrencinin görevlerini yerine getirdiği anlaşılıyor: bölümden sonra iki öğrenci işleme tasarımına liderlik etti ve diğer üç öğrenci ana segmentasyon algoritmasının oluşturulmasından sorumluydu. Mevcut algoritmaların yeniden üretilmesi ve karşılaştırılması ve algoritmaların matematiksel iyileştirilmesi.
"Net iş bölümü bizi çok daha verimli hale getirdi." Sun Yat-sen Üniversitesi ekibi Xiang Lei Feng.
Sun Yat-sen Üniversitesi ekibi finalde
Yarışmada, çoğu takım U-Net ağını kullanıyor ve Sun Yat-Sen Üniversitesi ekibinin avantajı, algoritmadan sorumlu sınıf arkadaşları U-Net'i eğitirken, çıktı üzerinde daha yenilikçi bir kısıtlama yaparak sonuçları daha da iyi hale getirmeleridir. Resme bakıldığında doktor tarafından belirtilen altın standarda yakındır ve algoritma performansını daha da iyileştirir.
"Olay yerindeki birçok ekip bizi derinden etkiledi. Örneğin, Tongji Üniversitesi'nden Bay Chen Yufei liderliğindeki ekip. Canlı gösteri sırasında, algoritma fikirleri çok netti ve görsel arayüz de çok iyiydi; Xiamen Üniversitesi Chen Rongzhen ekibi canlı veri gösterimi sırasında, İş bölümü ve işbirliği çok makul, verimli ve sonuçlar çok iyi idare ediliyor. "Sun Yat-Sen Üniversitesi ekibi ayrıca diğer ekiplerden öğrenmeye değer şeyleri de övdü.
Son olarak, bu yarışma hakkında konuşurken, Sun Yat-sen Üniversitesi ekibi birçok önemli noktayı sıraladı: (1) Jüri üyelerinin kompozisyonu makul. Sonuçları klinik açıdan değerlendirmek için Pekin Üniversitesi ve Jilin Üniversitesi'nden kıdemli doktor jüri üyeleri, profesyonel alandaki algoritma hakimleri algoritmayı değerlendiriyor ve sonuçları endüstri perspektifinden yönlendirecek iş temsilcileri var. Algoritma mantığı, çalışma süresi, çalıştırmanın zorluk derecesi ve otomasyon derecesi dahil olmak üzere geniş. (2) Nihai sıralamanın değerlendirilmesi de makul. Hem ön turların nicel sonuçları hem de finallerin öznel puanlamaları uygun şekilde ağırlıklandırıldı; (3) Konferans ekibi maçtan sonra titizlikle takip etti. Kantitatif değerlendirme endeksi Dice'ı kullanma ihtiyacı nedeniyle, maçtan sonra, konferans işleri ekibi her takımın ilgili sıralamasını ve nicel göstergelerin hesaplanmasını kamuoyuna açıkladı, bu da katılan takımların sıralamanın doğruluğunu doğrulamasını kolaylaştırabilir.
Tıbbi görüntüleme yarışması LUNA, makine öğrenimi yarışması Kaggle ve Tianchi tıbbi yapay zeka yarışması gibi daha etkili ve daha olgun uluslararası yapay zeka yarışmalarıyla karşılaştırıldığında, ISICDM bir pankreas BT görüntü segmentasyonu zorluğuna sahip ilk kişi olmasına rağmen, ölçek daha küçüktür. Bununla birlikte, hem profesyonellik hem de pratiklik, gelecek yılın zorlukları için de değerli bir deneyim sağlayacaktır.
Bu ISICDM toplantısının başlatıcısı ve program başkanı olan Çin Elektronik Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Profesör Li Chunming, Pankreas Segmentasyon Mücadelesinin asıl amacından bahseden şunları söyledi: Her şeyden önce, zorluk endüstriye, akademiye ve araştırma topluluğuna, algoritma araştırmasında akademik meslektaşlarına olanak tanıyan teknolojiyi göstermeleri için bir platform sağlayabilir. Yarışmacıların doktorlar ve iş personeli ile teknik performansı hakkında bilgi edinin.İkincisi, algoritma geliştiricilere hastane tarafından sağlanan klinik verileri kullanarak "gerçek bıçak ve gerçek silah" algoritmasının performansını test etme ve performansı karşılaştırma imkanı sağlar. En önemlisi, Meydan okuma biçiminde bazı yenilikler yapmayı umuyorum. Amaç, geleneksel segmentasyon algoritması zorluğunun bazı dezavantajlarını ortadan kaldırmak ve yarışmacıların daha adil ve daha pratik bir ortamda rekabet etmelerine ve gerçek seviyelerini göstermelerine izin vermek. "
Bu yarışmanın, Profesör Li Chunmingin orijinal niyetinin iyi bir yorumu olduğu görülebilir. Gelecek yılki ISICDM segmentasyon yarışmasını dört gözle bekleyen Profesör Li Chunming, beklentilerini de dile getirdi: "Umarım gelecek yılki konferansın tanıtımı artıracak ve daha fazla insana izin verecektir Katılım, yarışmanın sonuçlarını daha doğru ve kapsamlı hale getirmek ve segmentasyon algoritmasının performansını yansıtmak için finallerdeki veri miktarını da artıracak. "
Leifeng.com'a göre, 2019 ISICDM Mücadelesi bu yıla dayalı olarak bir dizi iyileştirme yapacak: 1. Bölünmüş yarışmalara ek olarak birden fazla proje mücadelesi düzenlemek, tespit ve tanınma yarışmalarını da artıracak; 2. Verileri artıracak Farklı modalitelerin (CT, MRI, ultrason vb.), Farklı bölümlerin ve hastalıkların klinik verilerini artırın; 3. Doktorların farklı modaliteler, farklı parçalar ve lezyonlar hakkında veri sağlamasına olanak tanıyan bir dizi çok yönlü segmentasyon zorlukları ekleyin, böylece Katılımcılar, sahada farklı veri türlerini bölümlere ayıracak; 4. Algoritma yeniliğini teşvik edecek ve zorluğun son sıralamasında ilk üçten inovasyon ekiplerinin eksikliğini ortadan kaldıracaktır.
Aynı zamanda, 2019 ISICDM segmentasyon mücadelesi, bu yılın zorluğunun avantajlarını ve özelliklerini korumaya devam edecek ve daha fazla algoritma uzmanı ve doktoru, zorluğun veri toplama ve manuel etiketlemesine katılmaya, programı ve kuralları formüle etmeye ve meydan okuma hakimi olarak hizmet vermeye davet edecek. Şu anda, radyoloji doktorları ve Peking Union Medical College Hastanesi gibi en iyi yerli hastanelerin diğer bölümlerindeki doktorlar, gelecek yılki ISICDM zorluğu için klinik ihtiyaçlarına göre ilgili klinik verileri seçme ve toplama ve organizasyona ve yarışın hakemlerine katılmaya istekli olduklarını ifade ettiler. Daha fazla uzman ve akademisyenin katılmasıyla, gelecek yılki ISICDM Mücadelesinin daha heyecan verici olacağına ve ilgili teknolojilerin geliştirilmesini ve uygulanmasını teşvik edeceğine inanıyorum.
