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Verfasst von:Antonelli, Michela [VerfasserIn]   i
 Reinke, Annika [VerfasserIn]   i
 Bakas, Spyridon [VerfasserIn]   i
 Farahani, Keyvan [VerfasserIn]   i
 Kopp-Schneider, Annette [VerfasserIn]   i
 Landman, Bennett A. [VerfasserIn]   i
 Litjens, Geert [VerfasserIn]   i
 Menze, Bjoern [VerfasserIn]   i
 Ronneberger, Olaf [VerfasserIn]   i
 Summers, Ronald M. [VerfasserIn]   i
 van Ginneken, Bram [VerfasserIn]   i
 Bilello, Michel [VerfasserIn]   i
 Bilic, Patrick [VerfasserIn]   i
 Christ, Patrick F. [VerfasserIn]   i
 Do, Richard K. G. [VerfasserIn]   i
 Gollub, Marc J. [VerfasserIn]   i
 Heckers, Stephan H. [VerfasserIn]   i
 Huisman, Henkjan [VerfasserIn]   i
 Jarnagin, William R. [VerfasserIn]   i
 McHugo, Maureen K. [VerfasserIn]   i
 Napel, Sandy [VerfasserIn]   i
 Pernicka, Jennifer S. Golia [VerfasserIn]   i
 Rhode, Kawal [VerfasserIn]   i
 Tobon-Gomez, Catalina [VerfasserIn]   i
 Vorontsov, Eugene [VerfasserIn]   i
 Meakin, James A. [VerfasserIn]   i
 Ourselin, Sebastien [VerfasserIn]   i
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 Daza, Laura [VerfasserIn]   i
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 Wachinger, Christian [VerfasserIn]   i
 Wang, Liansheng [VerfasserIn]   i
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 Xia, Yingda [VerfasserIn]   i
 Xu, Daguang [VerfasserIn]   i
 Xu, Zhanwei [VerfasserIn]   i
 Zheng, Yefeng [VerfasserIn]   i
 Simpson, Amber L. [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Lena [VerfasserIn]   i
 Cardoso, M. Jorge [VerfasserIn]   i
Titel:The medical segmentation decathlon
Verf.angabe:Michela Antonelli, Annika Reinke, Spyridon Bakas, Keyvan Farahani, Annette Kopp-Schneider, Bennett A. Landman, Geert Litjens, Bjoern Menze, Olaf Ronneberger, Ronald M. Summers, Bram van Ginneken, Michel Bilello, Patrick Bilic, Patrick F. Christ, Richard K. G. Do, Marc J. Gollub, Stephan H. Heckers, Henkjan Huisman, William R. Jarnagin, Maureen K. McHugo, Sandy Napel, Jennifer S. Golia Pernicka, Kawal Rhode, Catalina Tobon-Gomez, Eugene Vorontsov, James A. Meakin, Sebastien Ourselin, Manuel Wiesenfarth, Pablo Arbeláez, Byeonguk Bae, Sihong Chen, Laura Daza, Jianjiang Feng, Baochun He, Fabian Isensee, Yuanfeng Ji, Fucang Jia, Ildoo Kim, Klaus Maier-Hein, Dorit Merhof, Akshay Pai, Beomhee Park, Mathias Perslev, Ramin Rezaiifar, Oliver Rippel, Ignacio Sarasua, Wei Shen, Jaemin Son, Christian Wachinger, Liansheng Wang, Yan Wang, Yingda Xia, Daguang Xu, Zhanwei Xu, Yefeng Zheng, Amber L. Simpson, Lena Maier-Hein & M. Jorge Cardoso
E-Jahr:2022
Jahr:15 July 2022
Umfang:13 S.
Fussnoten:Gesehen am 20.02.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Nature Communications
Ort Quelle:[London] : Springer Nature, 2010
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:13(2022) vom: Juli, Artikel-ID 4128, Seite 1-13
ISSN Quelle:2041-1723
Abstract:International challenges have become the de facto standard for comparative assessment of image analysis algorithms. Although segmentation is the most widely investigated medical image processing task, the various challenges have been organized to focus only on specific clinical tasks. We organized the Medical Segmentation Decathlon (MSD)—a biomedical image analysis challenge, in which algorithms compete in a multitude of both tasks and modalities to investigate the hypothesis that a method capable of performing well on multiple tasks will generalize well to a previously unseen task and potentially outperform a custom-designed solution. MSD results confirmed this hypothesis, moreover, MSD winner continued generalizing well to a wide range of other clinical problems for the next two years. Three main conclusions can be drawn from this study: (1) state-of-the-art image segmentation algorithms generalize well when retrained on unseen tasks; (2) consistent algorithmic performance across multiple tasks is a strong surrogate of algorithmic generalizability; (3) the training of accurate AI segmentation models is now commoditized to scientists that are not versed in AI model training.
DOI:doi:10.1038/s41467-022-30695-9
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1038/s41467-022-30695-9
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30695-9
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-30695-9
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Three-dimensional imaging
 Translational research
K10plus-PPN:1837100632
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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