2020/03/28 MICCAI 2020比赛接收列表公开了
https://www.miccai2020.org/en/MICCAI-2020-CHALLENGES.htmlwww.miccai2020.org
今年的比赛比往年更加规范化了,归功于以Lena Maier-Hein为chair的比赛工作小组,建立一套标准化的比赛申办准则,从而使得比赛更加的制度化和规范化。
向MICCAI比赛工作小组的成员致敬
今年一共有26个比赛,超过一半的比赛都跟分割相关,下图是跟分割相关比赛的列表
MICCAI 2020 分割比赛
比赛非常多样,设计到很多模态、器官、疾病和任务,绝大部分比赛都是从5月份释放数据,跟往年相比,今年比赛有如下特点:
- 更多的比赛要求参赛者提交docker来复现自己的算法;
- 很多比赛都采用了多中心的数据来检验模型的泛化能力;
- 排名时要做统计显著性检验,而不是仅看平均Dice
-----------以上是客观的比赛介绍,下面是主观的个人观点,请批判看待-------------------
公开比赛是很好的发现优质算法的平台,下面分享几个自己比较感兴趣的比赛
筛选准则
- 任务/数据新颖
- 测试集病例数量不要太少(测试集较少的比赛结果可能会有点随机)
3D Head and Neck Tumor Segmentation in PET/CT
AIcrowd | Challengeswww.aicrowd.com
任务:从头颈部PET/CT图像中自动分割肿瘤和淋巴结转移灶
主办方:Institute of Information Systems, University of Applied Sciences Western Switzerland (HESSO), Sierre, Switzerland
感兴趣原因:PET这种模态的图像自己还没接触过,过往的经历都是处理CT和MR居多。
Timeline
训练/测试数据
其他
- 评价指标:Dice
- 允许使用其它公开数据
- 奖励:第一名500欧元
- AIcrowd上提交分割结果不超过5次,最后一次为最终结果
Automated Segmentation Of Coronary Arteries
ASOCA - Grand Challengeasoca.grand-challenge.org
任务:从CT中分割冠状动脉
主办方:School of Mechanical and Manufacturing, University of New South Wales
感兴趣原因:3D血管分割依旧是目前深度学习方法解决的不太好的任务
训练/测试数据:
其他
- 评价指标:Dice
- 允许使用其它公开数据
- 奖励:前10名合著一篇比赛介绍文章
- 提交分割结果不超过3次,最后一次为最终结果
Multi-Centre, Multi-Vendor & Multi-Disease Cardiac Image Segmentation Challenge
任务:从多中心的MR图像中分割左右心室和心肌
主办方:Universitat de Barcelona, Spain
感兴趣原因:用多中心的图像测试算法,更符合实际的临床环境,专门把这个问题拿出来作为比赛,也符合当前提升模型在unseen image上的分割研究热点;自己和小伙伴们也创建了个1000+病例多中心的数据,从这个比赛能学习benchmark的设置。
训练/测试数据:
其他
- 评价指标:Dice,Jaccard, surface distance和 HD https://github.com/loli/medpy/
- 不允许使用其它数据
- 奖励:Top 3奖励500/300/200欧元;合著journal文章
- 提交算法Docker
Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification
任务:肿瘤分割的不确定性估计
主办方:TUM
感兴趣原因:不确定性是自己近期在探索的课题,前期的积累跟这个比赛很match
官网和具体时间TBA
训练/测试数据:
其他
- 评价指标:Dice
- 允许使用其它公开数据
- 奖励:奖状+跟组织者合影
- 提交算法Docker
关于过往比赛经验
- 有些比赛去年已经在MICCAI 2019办过了,今年增加了训练数据继续办,下面是去年比赛Top方案的一些简单介绍,希望对您能有帮助
JunMa:MICCAI 2019 VerSeg 2019冠军方案学习笔记zhuanlan.zhihu.com
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JunMa:MICCAI 2019脑肿瘤分割挑战赛冠军方法学习笔记zhuanlan.zhihu.com