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J-GLOBAL ID：201702284420369389   整理番号：17A1176573

諸島2015-マルチスペクトルMRIからの虚血性脳卒中病変セグメンテーションのための公共評価ベンチマーク【Powered by NICT】

ISLES 2015 - A public evaluation benchmark for ischemic stroke lesion segmentation from multispectral MRI

著者 (66件)： Maier Oskar (Institute of Medical Informatics, University of Luebeck, Luebeck, Germany) ,  Maier Oskar (Graduate School for Computing in Medicine and Live Science, University of Luebeck, Germany) ,  Menze Bjoern H. (Institute for Advanced Study and Department of Computer Science, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  von der Gablentz Janina (Department of Neurology, University of Luebeck, Germany) ,  Haeni Levin (Institute for Surgical Technology and Biomechanics, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Heinrich Mattias P. (Institute of Medical Informatics, University of Luebeck, Luebeck, Germany) ,  Liebrand Matthias (Department of Neurology, University of Luebeck, Germany) ,  Winzeck Stefan (Institute for Advanced Study and Department of Computer Science, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Basit Abdul (Pakistan Institute of Nuclear Science and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Bentley Paul (Division of Brain Sciences, Department of Medicine, Imperial College London, UK) ,  Chen Liang (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, UK) ,  Chen Liang (Division of Brain Sciences, Department of Medicine, Imperial College London, UK) ,  Christiaens Daan (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Christiaens Daan (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Christiaens Daan (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Dutil Francis (Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Qc, Canada) ,  Egger Karl (Department of Neuroradiology, University Medical Center Freiburg, Germany) ,  Feng Chaolu (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, China) ,  Glocker Ben (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, UK) ,  Gotz Michael (Junior Group Medical Image Computing, German Cancer Research Center, Heidelberg, Germany) ,  Haeck Tom (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Haeck Tom (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Haeck Tom (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Halme Hanna-Leena (HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, Helsinki, Finland) ,  Halme Hanna-Leena (Department of Neuroscience and Biomedical Engineering NBE, Aalto University School of Science, Aalto, Finland) ,  Havaei Mohammad (Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Qc, Canada) ,  Iftekharuddin Khan M. (Vision Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA) ,  Jodoin Pierre-Marc (Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Qc, Canada) ,  Kamnitsas Konstantinos (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, UK) ,  Kellner Elias (Department of Radiology, Medical Physics, University Medical Center Freiburg, Germany) ,  Korvenoja Antti (HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, Helsinki, Finland) ,  Larochelle Hugo (Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Qc, Canada) ,  Ledig Christian (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, UK) ,  Lee Jia-Hong (Graduate Institute of Biomedical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei City, Taiwan) ,  Maes Frederik (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Maes Frederik (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Maes Frederik (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Mahmood Qaiser (Signals and Systems, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Mahmood Qaiser (Pakistan Institute of Nuclear Science and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Maier-Hein Klaus H. (Junior Group Medical Image Computing, German Cancer Research Center, Heidelberg, Germany) ,  McKinley Richard (Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital Bern, Switzerland) ,  Muschelli John (Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA) ,  Pal Chris (Ecole Polytechnique de Montreal, Canada) ,  Pei Linmin (Vision Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA) ,  Rangarajan Janaki Raman (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Rangarajan Janaki Raman (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Rangarajan Janaki Raman (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Reza Syed M.S. (Vision Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA) ,  Robben David (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Robben David (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Robben David (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Rueckert Daniel (Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, UK) ,  Salli Eero (HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, Helsinki, Finland) ,  Suetens Paul (ESAT/PSI, Department of Electrical Engineering, KU Leuven, Belgium) ,  Suetens Paul (iMinds, Medical IT Department, KU Leuven, Belgium) ,  Suetens Paul (Medical Imaging Research Center, UZ Leuven, Belgium) ,  Wang Ching-Wei (Graduate Institute of Biomedical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei City, Taiwan) ,  Wilms Matthias (Institute of Medical Informatics, University of Luebeck, Luebeck, Germany) ,  Kirschke Jan S. (Department of Neuroradiology, Klinikum rechts der Isar, Technische Universitaet Muenchen, Munich, Germany) ,  Kraemer Ulrike M. (Department of Neurology, University of Luebeck, Germany) ,  Kraemer Ulrike M. (Institute of Psychology II, University of Luebeck, Germany) ,  Muente Thomas F. (Department of Neurology, University of Luebeck, Germany) ,  Schramm Peter (Institute of Neuroradiology, University Medical Center Luebeck, Germany) ,  Wiest Roland (Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital Bern, Switzerland) ,  Handels Heinz (Institute of Medical Informatics, University of Luebeck, Luebeck, Germany) ,  Reyes Mauricio (Institute for Surgical Technology and Biomechanics, University of Bern, Bern, Switzerland)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 35  ページ： 250-269  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 虚血性脳卒中は,最も一般的な脳血管疾患であり,その診断,治療,研究は,非侵襲性イメージングに依存している。磁気共鳴イメージング(MRI)体積から脳卒中病変セグメンテーションのためのアルゴリズムはよく研究されているが,報告された結果は異なるデータセットと評価方式により大きく比較。MICCAI2015会議と関連して組織化された虚血性脳卒中病変セグメンテーション(ISLES)課題に比較可能性のこの緊急課題に近づいた。本論文では,一般的な評価フレームワークを提案し,公的に利用可能なデータセットを記述し,二つのサブ課題:亜急性脳卒中病変セグメンテーション(SISS)と脳卒中潅流推定(SPES)の結果を示した。全部で16の研究グループが広範な最新の自動セグメンテーションアルゴリズムの参加した。得られたデータの詳細な解析は,現在の最先端の批判的評価,さらなる開発のための勧告,と残された課題の同定を可能にした。SPESで急性潅流病変のセグメンテーションが可能であることが分かった。しかし,SISSにおける亜急性病変セグメンテーションに適用されるアルゴリズムは精度を欠いている。全般に,どんな法のアルゴリズムの特性は他のものより優れていることを明らかにしなかった。代わりに,脳卒中病変出現,その発展,課題の特性を詳細に研究すべきである。注釈付きISLES画像データセットは,進行中のベンチマーキング資源(www.isles challenge.org)として機能するオンライン評価システムによる公的に利用可能なであり続けている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アノテーション ,  *脳卒中 ,  潅流 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  *ベンチマーク ,  NMRイメージング ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 評価システム ,  画像データ ,  自動セグメンテーション ,  急性脳卒中 ,  *病巣 ,  *虚血性脳卒中 ,  多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： の虚血性脳卒中 ,  セグメンテーション ,  MRI ,  挑戦 ,  ベンチマーク ,  比較

分類 (3件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  遺伝的変異  (EC01030Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 諸島 ,  マルチスペクトル ,  MRI ,  虚血性脳卒中 ,  病変 ,  セグメンテーション ,  評価 ,  ベンチマーク