Die Segmentierung von Läsionen bei Multipler Sklerose im Zeitverlauf ist eine sehr schwierige Aufgabe, und oft herrscht nicht einmal unter Neuroradiologen Einigkeit darüber, ob ein „weißer Fleck“ im MRT als neue Läsion 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 – siehe Beispiel:

Am Ende erzielte der Ansatz von mediaire die besten Ergebnisse in Bezug auf die Läsionserkennung (F1-Score) und belegte Platz 1 bzw. 3, während er die Teams von Siemens, NVIDIA, mehrere bekannte akademische Teams und einen Neuroradiologen z.T deutlich übertraf. Da jedoch selbige Neuroradiologen an der Erstellung der Annotationen für die Challenge beteiligt waren, gab es hier sicherlich eine Verzerrung zugunsten der menschlichen Rater …

Die vollständigen Ergebnisse können hier eingesehen werden: MICCAI 2021 Wettbewerb zur Segmentierung neuer Läsionen – Details

Die in diesem Wettbewerb verwendete Technologie ist teilweise bereits in unserem kommerziellen Produkt mdbrain verfügbar, wo sie regelmäßig auf der Grundlage neuer Daten und des Feedbacks unserer Kunden verbessert wird.