Comparing algorithms for automated vessel segmentation in computed tomography scans of the lung: the VESSEL12 study

The VESSEL12 (VESsel SEgmentation in the Lung) challenge objectively compares the performance of different algorithms to identify vessels in thoracic computed tomography (CT) scans. Vessel segmentation is fundamental in computer aided processing of data generated by 3D imaging modalities. As manual vessel segmentation is prohibitively time consuming, any real world application requires some form of automation. Several approaches exist for automated vessel segmentation, but judging their relative merits is difficult due to a lack of standardized evaluation. We present an annotated reference dataset containing 20 CT scans and propose nine categories to perform a comprehensive evaluation of vessel segmentation algorithms from both academia and industry. Twenty algorithms participated in the VESSEL12 challenge, held at International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2012. All results have been published at the VESSEL12 website http://vessel12.grand-challenge.org. The challenge remains ongoing and open to new participants. Our three contributions are: (1) an annotated reference dataset available online for evaluation of new algorithms; (2) a quantitative scoring system for objective comparison of algorithms; and (3) performance analysis of the strengths and weaknesses of the various vessel segmentation methods in the presence of various lung diseases.Rudyanto, RD.; Kerkstra, S.; Van Rikxoort, EM.; Fetita, C.; Brillet, P.; Lefevre, C.; Xue, W.... (2014). Comparing algorithms for automated vessel segmentation in computed tomography scans of the lung: the VESSEL12 study. Medical Image Analysis. 18(7):1217-1232. doi:10.1016/j.media.2014.07.003S1217123218

A joint convolutional-recurrent neural network with an attention mechanism for detecting intracranial hemorrhage on noncontrast head CT

To investigate the performance of a joint convolutional neural networks-recurrent neural networks (CNN-RNN) using an attention mechanism in identifying and classifying intracranial hemorrhage (ICH) on a large multi-center dataset; to test its performance in a prospective independent sample consisting of consecutive real-world patients. All consecutive patients who underwent emergency non-contrast-enhanced head CT in five different centers were retrospectively gathered. Five neuroradiologists created the ground-truth labels. The development dataset was divided into the training and validation set. After the development phase, we integrated the deep learning model into an independent center's PACS environment for over six months for assessing the performance in a real clinical setting. Three radiologists created the ground-truth labels of the testing set with a majority voting. A total of 55,179 head CT scans of 48,070 patients, 28,253 men (58.77%), with a mean age of 53.84 +/- 17.64 years (range 18-89) were enrolled in the study. The validation sample comprised 5211 head CT scans, with 991 being annotated as ICH-positive. The model's binary accuracy, sensitivity, and specificity on the validation set were 99.41%, 99.70%, and 98.91, respectively. During the prospective implementation, the model yielded an accuracy of 96.02% on 452 head CT scans with an average prediction time of 45 +/- 8 s. The joint CNN-RNN model with an attention mechanism yielded excellent diagnostic accuracy in assessing ICH and its subtypes on a large-scale sample. The model was seamlessly integrated into the radiology workflow. Though slightly decreased performance, it provided decisions on the sample of consecutive real-world patients within a minute

Engaging researchers with data management: The cookbook

Araştırma Verileri Yönetimi artık günümüz araştırmacıları için yeni veya bilinmeyen bir kavram değil, ancak yine de göz korkutucu olabilir. Birçok üniversite, enstitü, kuruluş ve fon sağlayıcı kuruluşun veri yönetimi ile ilgili yönergeleri, talimatları ve hatta politikaları var. Yalnız bu, işi daha az ürkütücü hale getirmiyor; gerçekten de veri üreten araştırma faaliyetlerine sıklıkla karmaşık bir çalışma ve çaba katmanı eklemektedir. Alan ve disipline özgü veriler her boyutta ve şekilde ortaya çıkmaktadır, bu nedenle doğru Araştırma Verileri Yönetimini gerçekleştirmek için uzmanlaşmış bilgi gereklidir. Ayrıca, son yıllarda çok önemli ve oldukça popüler olan 'FAIR' ilkeleri de resme dahil edildi. Veri Yönetiminde Araştırmacılarla Etkileşim: Örnek Çalışmalar Kitabı, Araştırma Verileri Yönetimini anlama ve yollarını bulmalarında araştırmacılara yardımcı olan herkesi desteklemek ve çözüm bulmak için Araştırma Verileri Birliği (AVB) uzmanları tarafından derlenmiş ve hazırlanmıştır. AVB8 araştırma verilerinin paylaşılmasını ve yeniden kullanılmasını sağlamak için sosyal ve teknik köprüler kuran uluslararası bir forumdur. Odak Çalışma Grupları ve İlgi Grupları tarafından geliştirilen çıktılar sayesinde birçok paydaşa açık çözümler sunar. Bu gruplar dünyanın dört bir yanından gönüllü uzmanlar tarafından oluşturulmuş ve akademi, özel sektör ve hükümetten üyeleri kendine çekmektedir. Bu yayın bu tür bir çıktıdır. Araştırma Verileri Kütüphaneler İlgi Grubu9 , 85’in üzerindeki AVB grubundan birisidir ve oldukça başarılı olan 23 Şey: Araştırma Verileri için Kütüphaneler10 dokümanını yayınladılar. Bu çıktı, Araştırma Verileri Yönetimini kütüphanecilik uygulamanıza dahil etmek için bugün kullanmaya başlayabileceğiniz pratik, ücretsiz, çevrimiçi kaynaklara ve araçlara genel bir bakış sunar. Doküman on iki dilde mevcuttur. Bir 23 Şey programı oluşturulmuş ve altıdan fazla alana özgü senaryoya uyarlanmıştır. Örnek Çalışmalar Kitabı bu İlgi Grubundan çıkan diğer bir harika çalışma ve AVB topluluğundaki gönüllü çabaların somut bir örneği olmasının yanı sıra Araştırma Verileri Kütüphaneler İlgi Grubunun AVB'ye ve genel olarak topluluğa devam eden katkısıdır. İşbirliği, dayanışma ve birlikte yaratma, AVB'nin ve Örnek Çalışmalar Kitabı ekibinin faaliyetlerinin ayırt edici özellikleridir. Editörler, yazarlar, çizerler ve örnek olay çalışmaları katılımcılarından oluşan büyük ekibin her bir üyesine çabaları ve uzmanlıklarından dolayı müteşekkirim. İçtenlikle umuyorum ki; siz okuyucular, bu yayını okuduktan sonra ilham alacak, daha fazla girişimde bulunacaksınız, ve eğer bir araştırmacıysanız, Araştırma Verileri Yönetiminin genelde inanıldığının aksine sadece daha az ürkütücü değil, aynı zamanda kariyeriniz için bir kazan-kazan olduğuna inanan meslektaşlar topluluğuna katılacaksınız