BraTs系列比赛_brats2023

脑肿瘤分割挑战赛（Brain Tumor Segmentation, BraTS Chanllenge）是国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society，MICCAI）联合举办的。自2012年以来，已经连续举办十几年，BraTS一直致力于生成用于描述成人脑胶质瘤的基准环境和数据集。每年的数据集和挑战任务都会进行一些改变。

关于数据集

胶质瘤可以分为：

HGG :高级别胶质瘤（WHO3～4级）为低分化胶质瘤；这类肿瘤为恶性肿瘤，患者预后较差。LGG :低级别胶质瘤（WHO1～2级）为分化良好的胶质瘤；虽然这类肿瘤在生物上并不属于良性肿瘤，但是患者的预后相对较好。   

BraTS数据集以HGG和LGG作为区分。其中每一个文件夹里有一个人的大脑核磁共振图像，包括四种3D MRI 模态(T1,T1c,T2,and FLAIR)。所有成像数据集都由一到四名评分员按照相同的注释协议手动分割，并且他们的注释由经验丰富的委员会认证的神经放射科医生批准。注释包括GD增强肿瘤（ET-标记4）、瘤周水肿/侵袭组织（ED-标记2）和坏死肿瘤核心（NCR-标记1），其中背景标记为0。

关于模态信息具体可以参考：(27条消息) 医学影像分割入门MRI关于T1、T2、Flair等概念_t1flair与t2flair区别_Owenhhhh的博客-CSDN博客

论文参考：

[1] Soltaninejad M .Identifying the Best Machine Learning Algorithms for Brain Tumor Segmentation, Progression Assessment, and Overall Survival Prediction in the BRATS Challenge[J].  2019.

关于任务

2018年

专注于内在异质性（外观、形状和组织学）脑肿瘤（即胶质瘤）的分割

专注于预测患者的总体生存期

评估肿瘤分割中的算法不确定性 

2019年

专注于内在异质性（外观、形状和组织学）脑肿瘤（即胶质瘤）的分割

专注于预测患者的总体生存期

评估肿瘤分割中的算法不确定性 

2020年

主要关注内在异质性（外观、形状和组织学）脑肿瘤（即胶质瘤）的分割（任务 1）

专注于患者总生存期的预测 （任务2）

评估肿瘤分割中的算法不确定性 （任务3）

2021年

重点评估了在mpMRI扫描中分割本质异质性脑胶质母细胞瘤亚区的最先进方法（任务1）

BraTS 2021的挑战还集中在评估（任务2）分类方法，以预测MGMT启动子甲基化状态

2022年

暂时没查到，后续更新

2023年

今年挑战的重点仍然是生成一个通用的基准环境，但其数据集已大幅扩展至约4500例，以解决额外的i）人群（如撒哈拉以南非洲患者）、ii）肿瘤（如脑膜瘤）、iii）临床问题（如数据缺失）和iv）技术考虑（如扩增）。具体而言，BraTS 2023的重点是确定当前最先进的算法，用于解决（任务1）与RSNA-ANSR-MICCAI BraTS挑战中相同的成人神经胶质瘤群体，以及（任务2）服务不足的撒哈拉以南非洲脑胶质瘤患者群体，（任务3）颅内脑膜瘤，（任务4）脑转移，（任务5）儿童脑肿瘤患者，（任务7和8）全局和局部缺失数据，（任务9）有用的扩充技术，重要的是（任务6）任务1-5的算法可推广性。每个“任务”的详细信息在本文档的其余部分“挑战”下列出

以上有不正确的地方，欢迎大家指出。

官网介绍：Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge | CBICA | Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania (upenn.edu)