BraTS2023-MET——BraTS2023脑转移分割挑战赛

今天将分享BraTS2023脑转移分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

一、BraTS2023-MET介绍

脑转移是成人中枢神经系统恶性肿瘤最常见的形式，但在临床环境中对其进行评估往往具有挑战性。这种困难很大程度上是由于一名患者经常出现多个小转移灶。此外，由于评估研究中的每个转移需要大量时间，因此对连续扫描中的多个病变进行详细分析具有挑战性。

因此，开发脑转移自动分割工具对于维持高水平的患者护理至关重要。准确检测小的转移病灶，尤其是小于5毫米的转移病灶，对于患者预后至关重要，因为即使漏掉一个病灶，也可能导致重复干预和治疗延误。此外，患者脑转移瘤的总体积是患者预后的重要预测指标，但由于缺乏体积分割工具，目前在临床实践中尚无法实现。

解决这个问题需要开发新的分割算法，可以检测并准确地对所有病变进行体积分割。包括 nnUnet 在内的现有算法对于较大的转移瘤显示出较高的骰子分数，但对于较小的转移瘤可能会漏掉或表现不佳。

2023 年 BraTS 脑转移挑战赛对于开发脑转移的先进分割和检测算法至关重要，这些算法可以轻松地融入临床实践。目的是确定能够使用T1、T1对比后、T2和FLAIR序列在诊断MRI上分割大型和小型转移瘤的分割算法。

二、BraTS2023-MET任务

自动分割不同大小的脑转移瘤。

三、BraTS2023-MET数据集

BraTS 2023 脑转移数据集包含在标准临床条件下从各个机构获得的未接受治疗的脑转移 mpMRI 扫描的回顾性汇编。从不同设备和成像协议收集的这一系列数据提供了广泛的图像质量，从而反映了各个机构的不同临床实践。

该数据集由多参数 MRI (mpMRI) 扫描组成，其中包括以下系列：对比前 T1 加权 (t1w)；对比后 T1 加权 (t1c)；T2 加权 (t2w)；T2 加权流体衰减反转恢复 (t2f)。

所有数据集均采用标准化预处理，包括将 DICOM 文件转换为 NIfTI 格式、共同配准到同一解剖模板 (SRI24)、重采样为统一的各向同性分辨率 (1mm3) 以及颅骨剥离。预处理流程可通过癌症成像表型组学工具包 (CaPTk) 和联合肿瘤分割 (FeTS) 工具公开获得。转换为 NIfTI 格式会从DICOM头文件中删除所有受保护的健康信息 (PHI)，并且头骨剥离有助于防止患者潜在的面部识别。所使用的颅骨剥离方法基于一种新颖的深度学习方法，该方法考虑大脑形状并且与MRI序列输入无关。

随后，使用不同脑转移分割算法的 STAPLE 融合对所有成像体积进行分割。然后，这些融合的标签由不同级别和经验的神经放射学专家手动完善，遵循一致的注释协议。经验丰富的委员会认证的主治神经放射科医生批准了手动完善的注释。

对于 BraTS 2023 脑转移瘤，使用以下 3 标签系统：非增强肿瘤核心（NETC；标签 1）：未增强对比增强的肿瘤核心的所有部分，被增强肿瘤 (ET) 包围。它代表了肿瘤的大部分，通常考虑进行手术切除。周围非增强 FLAIR 高信号（SNFH；标签 2）：肿瘤周围水肿和浸润组织，由 T2 FLAIR 体积上的异常高信号包络定义，其中包括浸润非增强肿瘤以及肿瘤周围区域的血管源性水肿。不包括非肿瘤相关的 FLAIR 信号异常，例如既往梗塞或微血管缺血性白质变化。增强肿瘤（ET；标签 3）：所有肿瘤部分在对比后 T1 加权图像上具有明显的对比度增强。该标签不包括邻近血管、出血或内在 T1 高信号。