Rofo 2015; 187 - WISS101_5
DOI: 10.1055/s-0035-1550783

VISCERAL-VISual Concept Extraction challenge in RAdioLogy: Organsegmentierung: Übersicht, Einblicke und erste Ergebnisse

M Winterstein 1, K Grünberg 1, A Hanbury 2, O Jimenez del Toro 3, O Göksel 4, B Menze 4, H Müller 5, G Langs 6, I Eggel 5, M Holzer 6, G Kontokotsios 2, M Krenn 6, R Schär 5, A Taha 2, M Weber 1
  • 1Universitätsklinik Heidelberg, Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Heidelberg
  • 2Technische Universität Wien, Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme, Wien
  • 3Fachhochschule Westschweiz (HES-SO), Institut Wirtschaftsinformatik, Valais-Wallis
  • 4Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) Zürich, Computer Vision Lab, Zürich
  • 5Fachhochschule Westschweiz (HE-SO), Institut Wirtschaftsinformatik, Valais-Wallis
  • 6Medizinische Universität Wien, Abteilung für Radiologie, Wien

Zielsetzung:

Während der klinischen Routine kann nur ein kleiner Teil der steigenden Schnittbildmenge erfasst werden. Ziel des Projektes ist es, die nötigen Daten für die Forschung bereitzustellen, um hieran computerbasierte Identifikationsverfahren zu testen. Projektaufbau und Ablauf der Evaluationskampagnen, verwendete Datensätze, sowie Ergebnisse der Kampagnenteilnehmer werden vorgestellt.

Material und Methodik:

VISCERAL nutzt eine Cloud-basierte Infrastruktur zur Auswertung großvolumiger medizinischer Bilddaten und Durchführung von Evaluationskampagnen, um neue Lösungen zur Segmentierung und Landmarkenlokalisation auszuwerten und zu vergleichen. Die 1. Evaluationskampagne konzentriert sich auf die automatische Identifizierung, Lokalisierung und Segmentierung von anatomischen Strukturen in CTs und MRTs. Die Algorithmen werden bezogen auf eine Referenzdatenbank, den „Goldkorpus,“ bestehend aus 391 CT- und MRT-Datensätzen, mit 20 verschiedenen, von Experten annotierten Organen und 40 Landmarken.

Ergebnisse:

Bei der „ISBI Challenge 2014,“ Teil der 1. Evaluationskampagne, wurden 4535 Organsegmentierungen und 122 Landmarkenlisten übermittelt. 7 Teilnehmer reichten Ergebnisse für die Segmentierung mehrerer Organe in nativen Ganzkörper-CTs oder kontrastmittelgestützten Bilddaten ein, 1 Teilnehmer Segmentierungen in nativen Ganzkörper- und kontrastmittelgestützten Abdomen-MRTs. 2 Teilnehmer trugen Ergebnisse zur Landmarkenlokalisierung bei. Die Ergebnisse der Kampagnenteilnehmer werden verglichen und in Tabellen dargestellt.

Schlussfolgerungen:

VISCERAL bringt verschiedene Algorithmen mit medizinischen Bilddaten zusammen, um die Einführung neuer Hilfsmittel zur diagnostischen Bildbeurteilung zu unterstützen. VISCERAL erstellt zwei für die Wissenschaft frei zugängliche Datenbanken: Den Goldkorpus, bestehend aus Annotierungen durch Experten, und den Silberkorpus, basierend auf den algorithmischen Annotierungen der Kampagnenteilnehmer. Die laufende 2. Evaluationskampagne konzentriert sich auf Erkennung von ähnlichen Mustern und Organläsionen.