Aorta Segmentation from 3D CT in MICCAI SEG.A. 2023 Challenge

计算机科学 分割 人工智能
作者
Andriy Myronenko,Dong Yang,Yufan He,Daguang Xu
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 13-18
标识
DOI:10.1007/978-3-031-53241-2_2
摘要

Aorta provides the main blood supply of the body. Screening of aorta with imaging helps for early aortic disease detection and monitoring. In this work, we describe our solution to the Segmentation of the Aorta (SEG.A.23 ( https://multicenteraorta.grand-challenge.org/multicenteraorta/ )) from 3D CT challenge. We use automated segmentation method Auto3DSeg ( https://monai.io/apps/auto3dseg ) available in MONAI ( https://github.com/Project-MONAI/MONAI ). Our solution achieves an average Dice score of 0.920 and 95th percentile of the Hausdorff Distance (HD95) of 6.013, which ranks first and wins the SEG.A. 2023 challenge.
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