- 简介脑胶质瘤是成年人中最常见的恶性原发性脑肿瘤之一，也是最致命的癌症之一。由于遗传多样性和高内在异质性的外观、形状、组织学和治疗反应，治疗和监测存在许多挑战。治疗包括手术、放疗和全身治疗，磁共振成像（MRI）在治疗计划和治疗后的长期评估中发挥着关键作用。2024年脑肿瘤分割（BraTS）挑战赛将提供一个社区标准和基准，用于基于最大的专家注释的治疗后脑胶质瘤MRI数据集的最先进的自动分割模型。挑战的参赛者将开发自动分割模型，以预测四个不同的肿瘤亚区域，包括增强组织（ET）、周围非增强T2/流体衰减反转（FLAIR）高信号区（SNFH）、非增强肿瘤核心（NETC）和切除腔（RC）。模型将使用BraTS 2024挑战集群中使用的标准化性能指标，在单独的验证和测试数据集上进行评估，包括基于病变的Dice相似系数和Hausdorff距离。在这个挑战中开发的模型将推动自动MRI分割领域的发展，并有助于将其整合到临床实践中，最终提高患者的护理水平。
- 图表
- 解决问题BraTS 2024大脑肿瘤分割挑战赛旨在提供一个基准，以帮助改进自动化MRI分割模型，从而提高治疗和监测效果。
- 关键思路参赛者将开发自动分割模型，预测四个不同的肿瘤亚区域，包括增强组织（ET）、周围非增强T2/流体衰减反转（FLAIR）高信号（SNFH）、非增强肿瘤核心（NETC）和切除腔（RC）
- 其它亮点使用最大的专家注释的后治疗胶质瘤MRI数据集评估模型性能，采用标准化的性能指标，包括Lesion-wise Dice Similarity Coefficient和Hausdorff Distance。
- 最近的相关研究包括：1. 'Automated Brain Tumor Segmentation Using Deep Neural Networks with Threshold Optimization and Refinement'；2. 'Deep Learning-Based Segmentation of Brain Tumor Using MR Images: A Review'
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