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    AutoPET2024——多示踪剂多中心全身 PET/CT 中的自动病灶分割

    第三届 autoPET 挑战赛是在多示踪剂多中心环境中进一步完善正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 扫描中肿瘤病变的自动分割。在过去的几十年里,PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中,医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析,尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。临床采用的一个主要方法是病灶分割,这是定量图像分析的必要步骤。手动执行非常繁琐、耗时且成本高昂。机器学习提供了对 PET/CT 图像进行快速、全自动定量分析的潜力,正如之前在前两个 autoPET 挑战中所证明的那样。基于在这些挑战中获得的见解,autoPET III 扩大了范围,以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。为此,提供了更多样化的 PET/CT 数据集,其中包含从两个不同临床站点获取的两种不同示踪剂的图像-前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 和氟脱氧葡萄糖 (FDG)(如下图)。在本次挑战中,提供了两个奖项类别任务。在第一类奖项中,任务是开发适用于两种不同追踪器的强大分割算法。在第二类奖项中,讨论了数据质量和预处理对算法性能的重要性。在这里,鼓励参与者使用创新的数据管道增强基线模型,促进以数据为中心的自动化 PET/CT 病变分割方法的进步。加入 autoPET III,为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路,优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。

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