MICCAI 2020 Challenges

1

REFUGE2
2nd Retinal Fundus Glaucoma Challenge
第二届眼底青光眼竞赛

文档：
https://zenodo.org/record/3714947#.XuS2R2ozZQI
竞赛：
https://refuge.grand-challenge.org/

临床青光眼的分类；
视盘和杯的分割；
中央凹的定位，重视临床应用和技术研究
3月10日：开始（训练400 +验证400 +测试400）
7月1日：团队注册
7月20日：验证集和评估开启
8月10日：半决赛dealine截止
9月5日：报告提交截止
9月10日：最终截止
10月8日：现场

组织方会prepare综述论文，投稿到IEEE TMI和或MedIA
train 400
val 400
test 400

2

HECKTOR
3D Head and Neck Tumor Segmentation in PET/CT
（PET/CT三维头颈部肿瘤分割）

文档：
https://zenodo.org/record/3714957#.XuSjtmozZQJ
竞赛

https://www.aicrowd.com/challenges/hecktor
探索和比较各种方法来从两种模式中提取和合并信息，包括早期或晚期融合，基于全体积或基于补丁的方法，2-D，2.5-D或3-D方法

多模态
6月10日：训练集发布
8月1日：测试集发布
9月1日-9月10日：提交
9月15：结果发布
10月4日：研讨会
参赛者需要写overview论文
two co-authorships
多模态
201
每个实例包含
CT, PET and GTVt in NIfTI format
nii.gz

bbox_location.csv
patient_info_training.csv file

3

ABCs
Anatomical Brain Barriers to Cancer Spread: Segmentation from CT and MR images
（解剖脑部肿瘤扩散屏障分割）

文档：
https://zenodo.org/record/3746561#.XuS3jmozZQI

竞赛：
https://abcs.mgh.harvard.edu/
任务1.分割大脑结构，以用于自动定义放射治疗的临床目标体积（CTV）
任务2。任务的目标是分割要在放射治疗计划优化中使用的结构。

CT/MR
多模态
xx：训练集发布
6月15日：发布测试数据（排行榜）

9月20日：发布测试数据（最终评分）
10月1日：意向提交论文
10月4日：结果公告
11月29日：最终paper
协调出版一份关于这一挑战的出版物
60例病例，每例包括计划的CT扫描和两次MR扫描

4

ASOCA
Automated Segmentation of Coronary Arteries（冠状动脉的自动分割

文档：
https://zenodo.org/record/3819799#.XuS5FGozZQI
竞赛：
https://asoca.grand-challenge.org/
血管分割
6月18日：训练集发布
8月15日：测试卷
9月15日：提交deadline
9月30日：公布

ps：竞赛官网，受covid19影响，还没有发布
组织方会邀请前10名提交方法的作者（2位）作为co-authors

LightSpeed66s64slices
CT

(少了)

5

EMIDEC
Automatic Evaluation of Mycardial Infarction from Delayed-Enhancement Cardiac MRI（延时增强心脏MRI心肌缺血的自动评估

文档：
https://zenodo.org/record/3714998#.XuS7iWozZQJ
竞赛：
说是预计2月初开始，在challenge上发布，但是没找到
1、正常病理二分类
2、检测

challenge 好像还没公布
4月中旬：训练集
7月中旬：发布测试集
—
4月中旬：开始注册
7月中旬：结束注册
7月底：结束比赛

组织方会summary结果，然后投稿到Q1杂志
150例

6

ACDC@LungHP
Automatic Lung Cancer Detection and Classification in Whole-slide Histopathology（组织病理学图像中自动肺肿瘤检测和分类）

文档：
https://zenodo.org/record/3715001#.XuS-AWozZQJ
竞赛：
https://acdc-lunghp.grand-challenge.org/Challenge/(2019)
分类和检测

xxxxxx
2020challenge 好像还没公布
4月30日更新网站到2020年竞赛
5月30日上传首批数据
6月30日上传训练集
9月1日上传验证集和测试集
织方会要求前10支队伍的作者（2位）作为高影响因子杂志的co-author
WSI图像

7

StructSeg 2020
Automatic Structure Segmentation for Radiotherapy Planning Challenge（解剖结构自动分割）

文档：
https://zenodo.org/record/3718885#.XuS_omozbOQ
竞赛：
在challenge上发布，文档说目前还没公布
只找到2019的
https://grand-challenge.org/challenges/?search=StructSeg
等更新
两种类型的癌症数据，
鼻咽癌和肺癌。

四个挑战性任务，

头颈部CT扫描的高风险器官分割，
胸部CT扫描的高风险器官分割，
鼻咽癌的总目标体积分割，
肺癌的总目标体积分割
6月10日：训练集
9月 10：截止
9月 15：公布
no
每个队伍可以自己papers
120次CT
其中包含1520多个器官或肿瘤注释

8

CADA
Cerebral Aneurysm Detection and Analysis（脑动脉瘤检测和分析）

文档：
https://zenodo.org/record/3715012#.XuTBdWozbOQ
竞赛：
https://cada.grand-challenge.org/

第一项任务是发现动脉瘤；
第二项任务是准确分割，以便对可疑动脉瘤的发展进行纵向评估。
第三项任务是评估动脉瘤破裂的风险。

任务12

4月1日：注册
4月14日：训练数据发放
5月1日：测试结果上传
7月6日：测试数据发放

任务3

4月1日：注册
4月14日：训练数据发放
5月1日：测试结果上传
8月1日：测试数据发放

组织方组织发表LNCS论文集
任务12

据是rotational x-ray血管造影/C-Arm，23套测试，92套训练验证

任务3

9

CPM-RadPath
Computational Precision Medicine Challenge on Brain Tumor Classification（计算精准医学放射学-病理学竞赛：脑肿瘤分类

文档：
https://zenodo.org/record/3718894#.XuTEsmozbOQ
竞赛：
https://miccai.westus2.cloudapp.azure.com/competitions/1
放射学（MRI）和组织病理学两种数据

脑肿瘤分类

跨模态数据

4月15日:注册 4月22日：训练阶段 7月9日：验证
8月5日:测试
8月11日：结束
完成validation阶段的参赛者可以发表short papers(LNCS)
组织方会写summary，参赛者可以co-authored
数据是MR和数字病理，训练270cases，验证78cases，测试40cases，共388cases，可能还有额外100cases作为测试

10

DFUC 2020
Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge（糖尿病足溃疡竞赛

文档：
https://zenodo.org/record/3731068#.XuTLQmozZQI
竞赛：
https://dfu-challenge.github.io/

糖尿病足溃疡检测

4月27日：训练数据发放
6月21日：验证数据发放
7月1日：测试数据发放
7月15日：提交deadline
写总结论文
训练2000张，验证200张，测试2000张包含DFU和non-DFU

11

EndoVis
Endoscopic Vision Challenge（内窥镜视觉竞赛

文档：https://zenodo.org/record/3715646#.XuTMvmozZQJ
竞赛：

过期了

12

International Skin Imaging Collaboration Challenge: Using Dermoscopic Image Context to Diagnose Melanoma（皮肤镜黑素瘤诊断）

文档：
https://zenodo.org/record/3715750#.XuTMpWozZQJ
竞赛：
https://challenge.isic-archive.com/

任务1：皮肤镜图像分类without患者上下文信息
任务2：皮肤镜图像分类with患者上下文信息
未出
arxiv
数据是皮肤镜图像啦，训练15000，验证100用于提交，测试5000

13

ADAM
(ADAM) Intracranial Aneurysm Detection and Segmentation Challenge（颅内动脉瘤检测和分割竞赛

文档：
https://zenodo.org/record/3715848#.XuTOf2ozZQI
竞赛：
http://adam.isi.uu.nl/

任务1：颅内动脉瘤检测
任务2：颅内动脉瘤分割
ToF-MR和结构MR图像
4月3日：训练集
8月17日：最终提交
9月20日 :top10 展示
10月8日：结束
anisers’ 组织方会发表杂志论文
任务1：
数据是ToF-MR和结构MR图像，训练110，测试140，修改为训练113套(包含20套没有针对颅内动脉瘤，93套有未破裂颅内动脉瘤)，测试142套(不发布)）

任务2:
数据是ToF-MR和结构MR图像，训练110，测试140，修改同上任务1）

14

VerSe’20
Large Scale Vertebrae Segmentation Challenge（大规模椎骨分割竞赛）

文档：
https://zenodo.org/record/3759104#.XuTRKWozZQI
竞赛：
https://verse2020.grand-challenge.org/
任务1：椎骨标记
任务2：椎骨分割

5月15日：训练集
7月20日：测试集，评测开启
7月24日：关闭

基于VerSe’20，组织方会提交杂志论文，还给出了详细的日程：2020年12月提交到arXiv，2021年2月提交到期刊
训练100套，public测试100套，private测试100套

15

L2R
Learn2Reg（学习如何回归）
配准

赛结果会发表IEEE TMI或MedIA，建议参加者提交LNCS论

16

MOOD
Medical Out-of-Distribution Analysis Challenge（医疗分布外分析挑战）

文档：
https://zenodo.org/record/3784230#.XuTSeWozZQI

竞赛：

1、首先是样本级别（即患者级别）的分析，从而检测出分布不佳的样本
2、体素水平的分析，即给每个体素一个分数，突出异常状况并可能指导医生
5月1日：数据发布
9月 6日：注册截止
9月7日：docker截止
10月8日：公布结果
10月15日：公开排行榜
组会出版

脑部：800次扫描（256 x 256 x 256）
腹部：550次扫描（512 x 512 x 512）

17

BraTS 2020

MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2020 Benchmark: "Prediction of Survival and PseudoprogressionMICCAI脑瘤分割(BraTS) 2020基准:“生存和假进展的预测

文档：
https://zenodo.org/record/3718904#.XuTUR2ozbOQ

竞赛：
https://www.med.upenn.edu/cbica/brats2020/
任务1术前MRI扫描中神经胶质瘤的分割

任务2：对患者总体生存的预测

任务3:肿瘤复发与治疗相关效应之间的区别
5月18日：训练集
6月26日：验证集
7月25日：提交短篇论文
8月17-28：测试集，在线评估

9月4日：top，展示

发 workshop’s LNCS
train 420
val 150
test 230

18

M&Ms
Multi-Centre, Multi-Vendor & Multi-Disease Cardiac Image Segmentation Challenge（多中心、多厂商、多疾病心脏图像分割的挑战）

文档：
https://zenodo.org/record/3886268#.XuTV3mozZQI

竞赛：

分割问题
5月1日：训练集
7月1日：注册
7月8日：最终评估
7月15:paper提交
10月4日：workshop 、测试结果
挑战日记纸将准备并提挑战日记纸将准备并提s
training set (150+25 studies)

Testing set (200 studies)

19

MyoPS 2020
Multi-sequence CMR based Mycardial Pathology Segmentation Challenge基于多序列CMR的心肌病理分割挑战

文档：
https://zenodo.org/record/3715932#.XuTV3mozZQI

竞赛：

http://www.sdspeople.fudan.edu.cn/zhuangxiahai/0/MyoPS20/data1.html
多序列CMR数据
结合多序列CMR数据对心肌病理进行分割

病理学分割

-心肌分割

-心脏图像处理

心脏图像的配准和建模

今年，我们特别关注心肌病理学分割，并将评估提交的分割结果
论文+评估测试集
考虑发论文

tmi或者mia
45位患者的三序列CMR

20

QUBIQ
Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification生物医学图像量化中不确定性的量化

文档：
https://zenodo.org/record/3718912#.XuTV32ozZQI

竞赛：
https://www.ub.edu/mnms/

challenge journal papers

21

RibFrac
Rib Fracture Detecion and Classification Challenge
肋骨骨折的检测和分类挑战

文档：
https://zenodo.org/record/3715934#.XuTV3WozZQI

竞赛：
https://ribfrac.grand-challenge.org/
检测

分类
6月7日:训练验证
6月1-8月31:注册
8月24:测试集发布
8月31-9月13:提交
合作发论文会议
可以通过660台计算机断层扫描（CT）扫描自动检测和分类约3,000处肋骨骨折，其中包括420台训练CT（全部有骨折），80台经过验证的CT（20部没有骨折）和160项评估CT

22

SuperMUDI2020
Super-resolution of Multi Dimensional Diffusion MRI Data

多维扩散MRI数据的超分辨率

文档：
https://zenodo.org/record/3718990#.XuTV5WozZQI
pass

23

PANDA
The PANDA challenge: Prostate cANcer Detection Assessment using Gleason Grading of prostate biopsies熊猫挑战:前列腺癌检测评估使用格里森分级的前列腺活检

文档：
https://zenodo.org/record/3715938#.XuTc6WozZQJ

https://www.kaggle.com/c/prostate-cancer-grade-assessment/overview/timeline
前列腺活体组织切片的自动Gleason分级

分类任务

kaggle

7月15：entry截止
7月15：组队截止
7月 22:截止
组织方与top-10参赛团队合作撰写期刊论文，介绍竞赛、数据集和结果
训练约11000套，public测试约400套，private测试约400套

24

TN-SCUI2020

Thyroid Nodule Segmentation and Classification in Ultrasound Images
超声图像中甲状腺结节的分割与分类

文档：
https://zenodo.org/record/3715942#.XuTc_2ozZQJ

竞赛：
https://tn-scui2020.grand-challenge.org/Dates/

任务1：甲状腺结节分割，良性和恶性结节都需要分割
任务2：甲状腺结节分类，良性和恶性二分类
4月1日报名
5月1日:训练集
7月7日：测试集
7月30日：截止提交
8月 15日：公布邀请
10月 8日：研讨会
优胜者做presentation和发表workshop论文。
训练集有3644张，测试集有500张

25

AutoImplant
Towards the Automatization of Cranial Implant Design in Cranioplasty
朝向颅骨成形术中种植体设计的自动化

文档：
https://zenodo.org/record/3873195#.XuTV62ozZQI

pass

MICCAI 2020 Challenges相关推荐

MICCAI 2020 Challenges相关数据集下载
转载自原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_34686158/article/details/106918107 1 REFUGE2 2nd Retinal Fundus ...
MICCAI 2020 | 基于3D监督预训练的全身病灶检测SOTA（预训练代码和模型已公开）...
关注公众号,发现CV技术之美 ▊ 研究背景介绍由于深度学习任务往往依赖于大量的标注数据,医疗图像的样本标注又会涉及到较多的专业知识,标注人员需要对病灶的大小.形状.边缘等信息进行准确的判断,甚至需要 ...
0.3秒定位解剖位置、定位精度提升超2.3%！达摩院骨科AI成果已被MICCAI 2020收录
限时免费提供人脸人体.分割抠图.OCR以及医疗分析等共计140+项AI能力的调用[点此开通] 阿里巴巴达摩院医疗AI又有了一项突破. 7月9日,达摩院提出了一种AI助力骨科关节置换手术的新方法,该方法 ...
（十八：2020.10.10）MICCAI 2020 追踪之论文纲要（译）＜上＞
讲在前面暂时先更新PART I, 持续更新. 论文目录 PART I <Machine Learning Methodologies 机器学习方法> 论文概要 1.Attention, ...
（十九：2020.11.05）MICCAI 2020 追踪之论文纲要（译）＜中＞
论文目录 PART III <Computer Aided Intervention, Ultrasound and Image Registration 计算机辅助干预,超声和图像配准> ...
腾讯开源大规模X光预训练模型及代码 |MICCAI 2020
论文导读 " 预训练模型能够加速任务模型收敛速度和提升模型性能.自然场景图像有ImageNet预训练模型,但此类数据和医学图像差异较大.因此腾讯提出了一个基于70万X光数据进行训练的模型,以 ...
（二十：2020.11.06）MICCAI 2020 追踪之论文纲要（译）＜下＞
讲在前面此文章包含第五.第六和第七部分. 论文目录 PART V <Biological, Optical and Microscopic Image Analysis 生物,光学和显微图像分 ...
MICCAI 2019 ：纪录、风向与学术思考
MICCAI Society 主席Leo Joskowicz说,为了这次MICCAI,沈定刚教授和刘天明教授做了很长时间的准备,他们完成的非常出色.我觉得多年以后,人们都会记得今年的这次盛会. 作者 ...
KDD Cup 2020 多模态检索赛道：数据分析
近期对图像检索颇为感兴趣,正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是它相关的,借着这次机会学习学习.本文将对其中的一道,KDD Cup 2020 Challenges Modern E-Commerc ...

MICCAI 2020 Challenges

MICCAI 2020 Challenges

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

MICCAI 2020 Challenges相关推荐

最新文章

热门文章