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    "date": "2021-10-08T19:54:00",
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        "rendered": "<p>Die Segmentierung von L\u00e4sionen bei Multipler Sklerose im Zeitverlauf ist eine sehr schwierige Aufgabe, und oft herrscht nicht einmal unter Neuroradiologen Einigkeit dar\u00fcber, ob ein &#8222;wei\u00dfer Fleck&#8220; im MRT als neue L\u00e4sion gewertet werden sollte oder nicht. 24 Teams aus 4 Kontinenten haben diese Herausforderung angenommen und ihre besten KI-Algorithmen und Pipelines eingereicht. Die Grundwahrheit wurde aus der Konsensbewertung von 4 Neuroradiologen abgeleitet. Die Leistung der KI-Tools wurde mit dieser Grundwahrheit verglichen, wobei F1- und DICE-Score als Metriken verwendet wurden &#8211; siehe Beispiel:<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2698\" src=\"https:\/\/mediaire.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/MICCAI-sample.jpg\" alt=\"\" width=\"1042\" height=\"404\"><\/p>\n<p>Am Ende erzielte der Ansatz von medi<strong>ai<\/strong>re die besten Ergebnisse in Bezug auf die L\u00e4sionserkennung (F1-Score) und belegte Platz 1 bzw. 3, w\u00e4hrend er die Teams von Siemens, NVIDIA, mehrere bekannte akademische Teams und einen Neuroradiologen z.T deutlich \u00fcbertraf. Da jedoch selbige Neuroradiologen an der Erstellung der Annotationen f\u00fcr die Challenge beteiligt waren, gab es hier sicherlich eine Verzerrung zugunsten der menschlichen Rater &#8230;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-2699\" src=\"https:\/\/mediaire.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/MICCAI-summary_results.png\" alt=\"\" width=\"1195\" height=\"669\"><\/p>\n<p>Die vollst\u00e4ndigen Ergebnisse k\u00f6nnen hier eingesehen werden: <a href=\"https:\/\/portal.fli-iam.irisa.fr\/msseg-2\/challenge-day\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">MICCAI 2021 Wettbewerb zur Segmentierung neuer L\u00e4sionen &#8211; Details<\/a><\/p>\n<p>Die in diesem Wettbewerb verwendete Technologie ist teilweise bereits in unserem kommerziellen Produkt <a href=\"https:\/\/mediaire.de\/product\/mdbrain\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">md<strong>brain<\/strong> <\/a>verf\u00fcgbar, wo sie regelm\u00e4\u00dfig auf der Grundlage neuer Daten und des Feedbacks unserer Kunden verbessert wird.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>",
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        "rendered": "<p>24 Teams aus der ganzen Welt reichten ihre Algorithmen und Pipelines ein, um die beste Methode f\u00fcr die Detektion neuer MS-L\u00e4sionen zu k\u00fcren. Die Pipelines von mediaire schafften es an die Spitze und belegten Platz 1 &#038; 3!<\/p>",
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