Titre
Fetal brain tissue annotation and segmentation challenge results.
Type
article
Institution
UNIL/CHUV/Unisanté + institutions partenaires
Périodique
Auteur(s)
Payette, K.
Auteure/Auteur
Li, H.B.
Auteure/Auteur
de Dumast, P.
Auteure/Auteur
Licandro, R.
Auteure/Auteur
Ji, H.
Auteure/Auteur
Siddiquee, MMR
Auteure/Auteur
Xu, D.
Auteure/Auteur
Myronenko, A.
Auteure/Auteur
Liu, H.
Auteure/Auteur
Pei, Y.
Auteure/Auteur
Wang, L.
Auteure/Auteur
Peng, Y.
Auteure/Auteur
Xie, J.
Auteure/Auteur
Zhang, H.
Auteure/Auteur
Dong, G.
Auteure/Auteur
Fu, H.
Auteure/Auteur
Wang, G.
Auteure/Auteur
Rieu, Z.
Auteure/Auteur
Kim, D.
Auteure/Auteur
Kim, H.G.
Auteure/Auteur
Karimi, D.
Auteure/Auteur
Gholipour, A.
Auteure/Auteur
Torres, H.R.
Auteure/Auteur
Oliveira, B.
Auteure/Auteur
Vilaça, J.L.
Auteure/Auteur
Lin, Y.
Auteure/Auteur
Avisdris, N.
Auteure/Auteur
Ben-Zvi, O.
Auteure/Auteur
Bashat, D.B.
Auteure/Auteur
Fidon, L.
Auteure/Auteur
Aertsen, M.
Auteure/Auteur
Vercauteren, T.
Auteure/Auteur
Sobotka, D.
Auteure/Auteur
Langs, G.
Auteure/Auteur
Alenyà, M.
Auteure/Auteur
Villanueva, M.I.
Auteure/Auteur
Camara, O.
Auteure/Auteur
Fadida, B.S.
Auteure/Auteur
Joskowicz, L.
Auteure/Auteur
Weibin, L.
Auteure/Auteur
Yi, L.
Auteure/Auteur
Xuesong, L.
Auteure/Auteur
Mazher, M.
Auteure/Auteur
Qayyum, A.
Auteure/Auteur
Puig, D.
Auteure/Auteur
Kebiri, H.
Auteure/Auteur
Zhang, Z.
Auteure/Auteur
Xu, X.
Auteure/Auteur
Wu, D.
Auteure/Auteur
Liao, K.
Auteure/Auteur
Wu, Y.
Auteure/Auteur
Chen, J.
Auteure/Auteur
Xu, Y.
Auteure/Auteur
Zhao, L.
Auteure/Auteur
Vasung, L.
Auteure/Auteur
Menze, B.
Auteure/Auteur
Cuadra, M.B.
Auteure/Auteur
Jakab, A.
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
Liens vers les unités
ISSN
1361-8423
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2023-08
Volume
88
Première page
102833
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Notes
Publication types: Journal Article ; Research Support, Non-U.S. Gov't
Publication Status: ppublish
Publication Status: ppublish
Résumé
In-utero fetal MRI is emerging as an important tool in the diagnosis and analysis of the developing human brain. Automatic segmentation of the developing fetal brain is a vital step in the quantitative analysis of prenatal neurodevelopment both in the research and clinical context. However, manual segmentation of cerebral structures is time-consuming and prone to error and inter-observer variability. Therefore, we organized the Fetal Tissue Annotation (FeTA) Challenge in 2021 in order to encourage the development of automatic segmentation algorithms on an international level. The challenge utilized FeTA Dataset, an open dataset of fetal brain MRI reconstructions segmented into seven different tissues (external cerebrospinal fluid, gray matter, white matter, ventricles, cerebellum, brainstem, deep gray matter). 20 international teams participated in this challenge, submitting a total of 21 algorithms for evaluation. In this paper, we provide a detailed analysis of the results from both a technical and clinical perspective. All participants relied on deep learning methods, mainly U-Nets, with some variability present in the network architecture, optimization, and image pre- and post-processing. The majority of teams used existing medical imaging deep learning frameworks. The main differences between the submissions were the fine tuning done during training, and the specific pre- and post-processing steps performed. The challenge results showed that almost all submissions performed similarly. Four of the top five teams used ensemble learning methods. However, one team's algorithm performed significantly superior to the other submissions, and consisted of an asymmetrical U-Net network architecture. This paper provides a first of its kind benchmark for future automatic multi-tissue segmentation algorithms for the developing human brain in utero.
PID Serval
serval:BIB_6B600CC844F9
PMID
Open Access
Oui
Date de création
2023-06-08T12:54:07.564Z
Date de création dans IRIS
2025-05-20T21:55:26Z
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Nom
37267773.pdf
Version du manuscrit
published
Licence
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Taille
20.98 MB
Format
Adobe PDF
PID Serval
serval:BIB_6B600CC844F9.P001
URN
urn:nbn:ch:serval-BIB_6B600CC844F94
Somme de contrôle
(MD5):0dffa30161e4aa4dc666b071870d48d1