Context: Afecțiuni legate de tuberculoză
La aproximativ 130 de ani de la descoperirea sa, Tuberculoza rămâne o amenințare persistentă și o cauză principală de deces la nivel mondial, potrivit OMS. În general, TBC poate fi vindecat cu antibiotice. Cu toate acestea, diferitele tipuri de tuberculoză necesită tratamente diferite și, prin urmare, detectarea tipului de tuberculoză și evaluarea caracteristicilor leziunii sunt sarcini importante din lumea reală.
Sarcina ImageClef - generarea automată a raportului CT: prezența leziunilor de tuberculoză în general, prezența pleurezii și în special a cavernelor.
Context:
Gliomele sunt cele mai frecvente malignități cerebrale primare, cu grade diferite de agresivitate, prognostic variabil și diverse subregiuni histologice eterogene, precum edem peritumoral, miez necrotic, nucleu tumoral evidențiat și mascat. Datorită acestui aspect și a formei extrem de eterogene, segmentarea tumorilor cerebrale în scanările RMN multimodale este una dintre cele mai provocatoare sarcini în analiza imaginilor medicale.
Sarcini BRATS 2020: segmentarea diferitelor subregiuni ale gliomului ("tumora sporita", "miezul tumorii" și "tumora întreagă") și estimarea speranței de viață a pacientului.
Context:
Dezvoltarea unui software capabil să detecteze prezența hepatocarcinomului în CT.
Protocolul tipic la IRO include 4 scanări:
Context:
Cancerul colorectal este al treilea cel mai des întâlnit tip de cancer, afectând atât barbatii cât și femeile. Având în vedere faptul că stagiul tumorii la momentul diagnosticului joacă un rol crucial în ceea ce privește starea finală a pacientului, detectarea timpurie a cancerului colorectal, prin metode de scanare, este un pas vital pentru a crește șansele de supraviețuire ale pacientului.
Sarcina IRO: identificarea tumorilor colorectale pe baza RMN-urilor și analiză evoluției lor în timpul radio-terapiei.
Context:
The reduced blood flow (stalled vessels) in the brain is associated with Alzheimer’s disease and other forms of dementia, but until recently no one knew why. Researches from Cornell University have deve-loped new imaging techniques which might tell them the reason, but they need to speed up the detection of stalled vessels. Using artificial intelli-gence, may speed up their research by 10 times.
Clog Loss tasks: Using half of million of annotated two-photon excitation microscopy videos, find the stalled vessels for a very unbalanced dataset.