2024 ICPR 다발성 경화증 병변 분할 대회는 다양한 다발성 경화증 환자 코호트에서 얻은 광범위하게 주석 처리된 MRI 데이터 세트를 제공하여 완전히 자동화된 다발성 경화증 병변 분할의 격차를 해소하고 미지의 MRI 데이터 시리즈에서 다발성 경화증 병변을 자율적으로 분할할 수 있는 알고리즘 개발을 목표로 합니다.
SegHeD는 이질적인 데이터 형식과 주석 스타일을 처리할 수 있는 다중 작업 분할 모델로, 모든 병변, 새로운 병변 및 소실되는 병변을 동시에 분할할 수 있습니다. 또한 시간적 일관성, 공간적 제약 및 체적 제약과 같은 해부학적 제약을 모델에 통합하여 성능을 향상시킵니다.
Mamba-HUNet은 합성곱 신경망의 국소 특징 추출 능력과 상태 공간 모델의 장거리 의존성 모델링 기능을 결합하여 의료 영상 분할 작업의 정확성과 효율성을 향상시킨다.