CMR-Multi心脏影像分割挑战赛 | 开启多序列、多中心、多切面心血管AI新纪元

在心血管疾病（CVDs）成为全球头号健康威胁的背景下，心脏磁共振成像（CMR）作为诊断的“金标准”，其自动化分析的准确性与鲁棒性至关重要。传统的 CMR 挑战赛多聚焦于单序列、单切面或孤立的分割任务，限制了 AI 模型在复杂临床场景中的通用性。

为填补这一空白，北京智源人工智能研究院、北京安贞医院、暨南大学、奥克兰大学及悉尼大学等国际顶尖学术机构联合推出 CMR-Multi Benchmark Challenge。作为大规模、多中心的心脏影像分割挑战赛，它首次统一了 4D Cine (3D+t) 与 延迟强化 (LGE) 序列，涵盖短轴 (SAX)、两腔 (2CH) 及四腔 (4CH) 全视图，并提供心室、心肌、心房及病变疤痕的专家级精准标注 。该挑战赛旨在为心脏数字孪生（Cardiac Digital Twins）和医疗大模型提供底层数据支撑，推动临床可解释、跨平台通用的 AI 技术发展 。

本届挑战赛依托 第 27 届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议（MICCAI 2026） 及 首届医学世界模型研讨会（MWM4MICCAI） 举办 ，重点关注以下核心任务：

• 利用多序列 Cine 数据，实现左/右心室、心肌、左/右心房的自动分割 。

• 通过 4D 序列评估区域心肌运动，量化心脏功能-左心室射血分数 。

• 针对 LGE 序列中的心肌疤痕和房壁结构进行分割 。

• 精确量化疤痕体积、透壁程度及区域分布，遵循临床心肌梗死及心肌病诊断标准 。

挑战赛组委会不仅致力于搭建顶级技术竞技平台，更为优秀团队提供丰厚的学术与经济奖励：

• 重磅大奖：一等奖奖金 $500，二等奖奖金 $300 x 2，三等奖奖金 $100 x 5

• 顶刊特刊：表现优秀的算法将被邀请扩展并投稿至 IEEE Transactions on Biomedical Engineering (TBME) 特刊 。

• 共同署名：所有提交有效结果及技术报告的团队代表，将受邀作为共同作者参与挑战赛总结综述论文，该成果拟发表于 Medical Image Analysis 等领域顶刊 。

https://huggingface.co/datasets/TaipingQu/CMR-MULTI

https://github.com/qutaiping/CMR_multi_baseline

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