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ISLES 2015-A public evaluation benchmark for ischemic stroke lesion segmentation from multispectral MRI

机译：伊斯兰2015年 - 来自多光谱MRI的缺血性卒中病变分割的公共评估基准

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Ischemic stroke is the most common cerebrovascular disease, and its diagnosis, treatment, and study relies on non-invasive imaging. Algorithms for stroke lesion segmentation from magnetic resonance imaging (MRI) volumes are intensely researched, but the reported results are largely incomparable due to different datasets and evaluation schemes. We approached this urgent problem of comparability with the Ischemic Stroke Lesion Segmentation (ISLES) challenge organized in conjunction with the MICCAI 2015 conference. In this paper we propose a common evaluation framework, describe the publicly available datasets, and present the results of the two sub-challenges: Sub-Acute Stroke Lesion Segmentation (SISS) and Stroke Perfusion Estimation (SPES). A total of 16 research groups participated with a wide range of state-of-the-art automatic segmentation algorithms. A thorough analysis of the obtained data enables a critical evaluation of the current state-of-the-art, recommendations for further developments, and the identification of remaining challenges. The segmentation of acute perfusion lesions addressed in SPES was found to be feasible. However, algorithms applied to sub-acute lesion segmentation in SISS still lack accuracy. Overall, no algorithmic characteristic of any method was found to perform superior to the others. Instead, the characteristics of stroke lesion appearances, their evolution, and the observed challenges should be studied in detail. The annotated ISLES image datasets continue to be publicly available through an online evaluation system to serve as an ongoing benchmarking resource (www.isles-challenge.org). (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：缺血性卒中是最常见的脑血管病，其诊断，治疗和研究依赖于非侵入性成像。从磁共振成像（MRI）体积的行程病变分割的算法被强烈研究，但由于不同的数据集和评估方案，报告的结果主要是无与伦比的。我们与缺血性脑卒中病变分割（群岛）结合在一起与Miccai 2015年会议组织的缺血性脑卒中分割（群岛）挑战进行了这种紧迫问题。在本文中，我们提出了一个共同的评估框架，描述了公开的数据集，并呈现了两个副挑战的结果：亚急性行程病变分段（SISS）和中风灌注估计（SPES）。共有16个研究组参与了各种最先进的自动分段算法。对所获得的数据进行全面分析，可以对目前的最先进的，了解进一步发展的建议，以及识别剩余挑战的关键评估。发现SPES中寻呼的急性灌注病变的分割是可行的。然而，应用于SISS的亚急性病变分割算法仍然缺乏准确性。总的来说，发现任何方法的算法特性都没有优于其他方法。相反，应详细研究中风病变外观，它们的演化和观察到的挑战的特征。注释的Isles图像数据集继续通过在线评估系统公开可用，以作为正在进行的基准测试资源（www.isles-challenge.org）。 （c）2016年Elsevier B.v.保留所有权利。

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