RSNA联合赞助脑肿瘤人工智能挑战赛

2021年7月14日——The北美放射学会（RSNA),美国神经放射学会(ASNR)，以及医学图像计算与计算机辅助干预(MICCAI)学会先后宣布推出10个^th年度脑肿瘤分割(BraTS)挑战。

RSNA/ASNR/MICCAI BraTS 2021挑战的重点是脑瘤检测与分类，利用多参数磁共振成像(mpMRI)扫描。它代表了十年BraTS挑战的高潮，提供了一个庞大而多样的数据集，并提供了详细的注释和重要的相关生物标志物。

“RSNA在今年的脑肿瘤分类挑战赛上明显‘升级了游戏’，”他说亚当·e·弗兰德斯，医学博士他是RSNA机器学习小组委员会的成员。“这是我们第一次使用MRI进行人工智能挑战，也是我们第一次解决肿瘤学问题——脑癌。”

该挑战的另一个新方面是它解决了两个非常临床相关的任务:(1)开发最准确的自动化方法来测量癌症视觉成分的大小——这意味着能够精确跟踪癌症的生长或对治疗的反应——(2)开发一种可靠的非侵入性方法，仅从MR图像预测肿瘤中特定遗传特征的存在。

弗兰德斯说:“这些遗传标记是治疗反应和生存的指标。”“即使在手术前，这也有可能用于计划定制疗法。”

参赛者可以选择参加其中一项或两项挑战任务。

在第一个任务，脑肿瘤分割，参与者建立模型，产生脑肿瘤子区域的详细分割，对应于神经放射学家创建的那些。这种分割可以改善计算机辅助手术、放射治疗指导和疾病进展监测。

对于第二个任务，脑肿瘤放射基因组分类，参与者建立模型，使用mpMRI成像来预测管理(O[6]-甲基鸟嘌呤- dna甲基转移酶)启动子甲基化状态。该放射基因组模型可提高胶质母细胞瘤患者诊断、预后和治疗计划的效率和准确性。

具有胶质母细胞瘤分子特征的胶质母细胞瘤和弥漫性星形细胞胶质瘤是成人中枢神经系统最常见、最具侵袭性的恶性原发肿瘤。恶性胶质瘤患者预后很差，目前的治疗标准包括手术切除后放疗和化疗。在新诊断的胶质母细胞瘤中，DNA修复酶MGMT启动子的甲基化已被确定为有利的预后因素和化疗反应的预测因子。在新诊断的胶质母细胞瘤中确定MGMT启动子甲基化状态可以影响治疗决策。

最终模型将于10月12日提交。获奖者将于11月23日公布，并在一项活动中获得认可RSNA 2021 AI展示剧院11月29日星期一。每项任务的前几名的奖金由英特尔、NeoSoma和RSNA提供。

欲了解更多信息:RSNA.org/AI-image-challenge

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