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AAPM大挑战

与美国医学物理学家协会（AAPM）， 这虚拟成像试验中心（CVIT）正在提供Truect重建挑战。该中心将为参与者提供各种解剖和疾病类型的模拟曲《官方数据》，以便使用任何类型的代数，统计，迭代和基于ML的算法对高质量的CT切片进行重建，以培训临床数据。重建将进行定量评估与中心模拟数据中固有的已知真理。


概述

增加了CT中“近似”重建方法的使用，包括迭代重建（IR）和深度学习方法（DL）方法，会使在重建过程中可能扭曲多少本机信息会造成不确定性。如果一个人可以访问地面真理，即，真正的基础解剖学和生理学，可以客观地量化重建过程的确切限制。但是，此类信息在患者图像中不可用。地面真理在物理幻影中是已知的，但是这些幻影的实用性有限，因为它们没有对患者复杂的解剖学，运动，异常或可变性进行建模，这些因素已知会影响非线性，场景依赖性重建的性能方法。由现实的计算幻象和准确的成像模拟技术组成的虚拟成像工具集可以提供数字定义的地面真相，可与CT重建方法进行客观和定量评估和比较。这项挑战将利用CVIT的资源来创建具有已知地面真理的虚拟患者的现实CT图像数据集，以提供对CT重建方法的客观评估。

数据

数据集将包括来自不同虚拟患者的200个独特的计算幻象，对成人患者的体重，年龄和性别的范围进行采样。每个幻影将包括特定的病理或疾病：67个COPD，67个肺结核和66例腹部病例。数据将包括未公开细节的细微病理的混合物。所有病例将使用具有辐射剂量水平范围的代表性CT系统进行成像，以表示技术的临床变异性。这一挑战的性质排除了对培训数据集的访问。

数据访问

所有案例将根据Mayo Clinic建立的标准化格式从公共可用的网站以辛图格式提供。一旦注册，参与者将下载重建所需的数据集和补充数据（即重建所需的扫描几何形状和相关数据）。然后，他们可以执行重建并以DICOM格式上传所得的CT图像数据。将提供有关如何提交结果的详细说明，包括所需格式和文件组织。

评估

对于所有分析，重建的数据将注册为地面真相。将根据幻影的单能表示建立地面真理。数据将根据与幻影的地面真理的相似性进行评估。为了排名，我们将仅使用任务形式（例如结构相似性索引，均方根误差）指标。除任务生成指标外，我们还将根据特定于任务特定的（例如可检测性索引，放射线学，密度定量）指标来评估图像，每个病例，per Pathology类型和整个数据集。我们将向参与者提供所有指标，并设计一个集体分数，并在即将出版的出版物中报告。有关获得的数据和评估指标的详细信息将与辛图数据共享。

结果

TRUECT挑战的结果将作为2022年华盛顿特区AAPM年度会议期间的AAPM大挑战研讨会（2022年7月11日至14日）。请注意，在本次会议期间，将要求每个Twop表现最好的团队中的每个人以其结果和方法介绍，并将授予会议注册费以参加会议。表现出色的参与者还将为其算法提供与虚拟成像中心资源集成的机会，并提供许可选项。

出版物

我们将寻求挑战结果的发布医学物理学杂志。

开始

  1. 访问Truect挑战网站注册并访问挑战数据
  2. 下载辛图数据
  3. 应用您的重建技术
  4. 提交您的重建图像

重要的日子

组织者

接触

有关更多信息，请联系：cvit-inquire@duke.edu

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