Fetal brain tissue annotation and segmentation challenge results

•Benchmark for future automatic multi-tissue fetal brain segmentation algorithms.•Used the largest publicly available fetal brain dataset with manual annotations.•U-Net is the dominant method for automatic fetal brain segmentation.•Results using the U-Net have reached a plateau.•Challenge results an...

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Veröffentlicht in:Medical image analysis Jg. 88; S. 102833
Hauptverfasser: Payette, Kelly, Li, Hongwei Bran, de Dumast, Priscille, Licandro, Roxane, Ji, Hui, Siddiquee, Md Mahfuzur Rahman, Xu, Daguang, Myronenko, Andriy, Liu, Hao, Pei, Yuchen, Wang, Lisheng, Peng, Ying, Xie, Juanying, Zhang, Huiquan, Dong, Guiming, Fu, Hao, Wang, Guotai, Rieu, ZunHyan, Kim, Donghyeon, Kim, Hyun Gi, Karimi, Davood, Gholipour, Ali, Torres, Helena R., Oliveira, Bruno, Vilaça, João L., Lin, Yang, Avisdris, Netanell, Ben-Zvi, Ori, Bashat, Dafna Ben, Fidon, Lucas, Aertsen, Michael, Vercauteren, Tom, Sobotka, Daniel, Langs, Georg, Alenyà, Mireia, Villanueva, Maria Inmaculada, Camara, Oscar, Fadida, Bella Specktor, Joskowicz, Leo, Weibin, Liao, Yi, Lv, Xuesong, Li, Mazher, Moona, Qayyum, Abdul, Puig, Domenec, Kebiri, Hamza, Zhang, Zelin, Xu, Xinyi, Wu, Dan, Liao, Kuanlun, Wu, Yixuan, Chen, Jintai, Xu, Yunzhi, Zhao, Li, Vasung, Lana, Menze, Bjoern, Cuadra, Meritxell Bach, Jakab, Andras
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Netherlands Elsevier B.V 01.08.2023
Schlagworte:
ISSN:1361-8415, 1361-8423, 1361-8423
Online-Zugang:Volltext
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