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The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS)

水准点(测量) 分割 计算机科学 人工智能 医学物理学 医学 模式识别(心理学) 地图学 地理
作者
Patrick Bilic,Patrick Ferdinand Christ,Hongwei Li,Eugene Vorontsov,Avi Ben-Cohen,Georgios Kaissis,Adi Szeskin,Colin Jacobs,Gabriel Efrain Humpire Mamani,Gabriel Chartrand,Fabian Lohöfer,Julian Walter Holch,Wieland H. Sommer,Felix Hofmann,Alexandre Hostettler,Naama Lev‐Cohain,Michal Drozdzal,Michal Amitai,Refael Vivanti,Jacob Sosna
出处
期刊:Medical Image Analysis [Elsevier BV]
卷期号:84: 102680-102680 被引量:806
标识
DOI:10.1016/j.media.2022.102680
摘要

In this work, we report the set-up and results of the Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS), which was organized in conjunction with the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2017 and the International Conferences on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) 2017 and 2018. The image dataset is diverse and contains primary and secondary tumors with varied sizes and appearances with various lesion-to-background levels (hyper-/hypo-dense), created in collaboration with seven hospitals and research institutions. Seventy-five submitted liver and liver tumor segmentation algorithms were trained on a set of 131 computed tomography (CT) volumes and were tested on 70 unseen test images acquired from different patients. We found that not a single algorithm performed best for both liver and liver tumors in the three events. The best liver segmentation algorithm achieved a Dice score of 0.963, whereas, for tumor segmentation, the best algorithms achieved Dices scores of 0.674 (ISBI 2017), 0.702 (MICCAI 2017), and 0.739 (MICCAI 2018). Retrospectively, we performed additional analysis on liver tumor detection and revealed that not all top-performing segmentation algorithms worked well for tumor detection. The best liver tumor detection method achieved a lesion-wise recall of 0.458 (ISBI 2017), 0.515 (MICCAI 2017), and 0.554 (MICCAI 2018), indicating the need for further research. LiTS remains an active benchmark and resource for research, e.g., contributing the liver-related segmentation tasks in http://medicaldecathlon.com/. In addition, both data and online evaluation are accessible via https://competitions.codalab.org/competitions/17094.
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