{"id":1795,"date":"2025-05-07T15:17:23","date_gmt":"2025-05-07T13:17:23","guid":{"rendered":"https:\/\/sycaimedical.com\/desafio-curvas-pdacvi\/"},"modified":"2025-05-26T09:37:43","modified_gmt":"2025-05-26T07:37:43","slug":"desafio-curvas-pdacvi","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sycaimedical.com\/es\/desafio-curvas-pdacvi\/","title":{"rendered":"Desaf\u00edo CURVAS PDACVI"},"content":{"rendered":"\t\t
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Desaf\u00edo CURVAS-PDACVI
Segunda edici\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Este reto est\u00e1 alojado en Grand Challenge: https:\/\/curvas-pdacvi.grand-challenge.org\/<\/a><\/strong><\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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INTRODUCCI\u00d3N<\/strong><\/h3>

En las im\u00e1genes m\u00e9dicas, los modelos de Aprendizaje Profundo (AD) a menudo tienen la tarea de delinear estructuras o anomal\u00edas dentro de estructuras anat\u00f3micas complejas, como tumores, vasos sangu\u00edneos u \u00f3rganos. La incertidumbre surge de la complejidad y variabilidad inherentes a estas estructuras, lo que dificulta la definici\u00f3n precisa de sus l\u00edmites. Esta incertidumbre se ve agravada por la variabilidad entre evaluadores, ya que distintos expertos m\u00e9dicos pueden tener opiniones divergentes sobre d\u00f3nde se encuentran los verdaderos l\u00edmites. Los modelos DL deben lidiar con estas discrepancias, lo que provoca incoherencias en los resultados de la segmentaci\u00f3n entre distintos anotadores y puede afectar a las decisiones de diagn\u00f3stico y tratamiento. <\/span><\/p>

Abordar la variabilidad entre evaluadores en la DL para la segmentaci\u00f3n m\u00e9dica implica el desarrollo de algoritmos robustos capaces de captar y cuantificar la incertidumbre, as\u00ed como estandarizar las pr\u00e1cticas de anotaci\u00f3n y promover la colaboraci\u00f3n entre expertos m\u00e9dicos para reducir la variabilidad y mejorar la fiabilidad del an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas basado en la DL. La variabilidad interrogativa plantea importantes retos en el campo de la DL para la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas. <\/p>

Este reto est\u00e1 dise\u00f1ado para promover la concienciaci\u00f3n sobre el impacto que tiene la incertidumbre en las aplicaciones cl\u00ednicas del an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas. En nuestra edici\u00f3n del a\u00f1o pasado, propusimos un concurso basado en modelar la incertidumbre de segmentar tres \u00f3rganos abdominales, a saber, ri\u00f1\u00f3n, h\u00edgado y p\u00e1ncreas, centr\u00e1ndonos en el volumen del \u00f3rgano como magnitud cl\u00ednica de inter\u00e9s. Este a\u00f1o, vamos un paso m\u00e1s all\u00e1 y proponemos segmentar estructuras patol\u00f3gicas pancre\u00e1ticas, concretamente el Adenocarcinoma Ductal Pancre\u00e1tico (PDAC), con el objetivo cl\u00ednico de comprender la afectaci\u00f3n vascular, una medida clave de la resecabilidad tumoral. En este contexto, la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre es una tarea mucho m\u00e1s dif\u00edcil, dados los contornos salvajemente variables que muestran las distintas instancias de PDAC. <\/p>

Este a\u00f1o, proporcionaremos un conjunto de datos m\u00e1s rico, en el que partiremos de un conjunto de datos ya existente de TC abdominales mejoradas con contraste y verificadas cl\u00ednicamente con un \u00fanico conjunto de anotaciones manuales (proporcionado por la organizaci\u00f3n PANORAMA, a la que invitamos a formar parte de nuestro reto), y nos esforzaremos por construir cuatro anotaciones manuales adicionales por caso de PDAC. De este modo, reuniremos un conjunto de datos \u00fanico que crea una notable oportunidad para analizar el impacto de las anotaciones de m\u00faltiples evaluadores en varias dimensiones, por ejemplo, diferentes protocolos de anotaci\u00f3n o diferentes experiencias de los anotadores, por nombrar algunas. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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CALENDARIO<\/strong><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Liberaci\u00f3n del Conjunto de Entrenamiento<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Abierto el plazo de presentaci\u00f3n de validaciones<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Abierto el plazo de presentaci\u00f3n de pruebas<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fecha de publicaci\u00f3n de los resultados<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Del 23 al 27 de septiembre de 2025, \u00a1re\u00fanete con nosotros en Daejeon para MICCAI 2025<\/a>!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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DATASET<\/strong><\/h3>

La cohorte del reto est\u00e1 formada por 125 TC seleccionadas del conjunto de datos del reto PANORAMA. En la selecci\u00f3n se dio prioridad a las exploraciones con etiquetas generadas manualmente, excluyendo las que ten\u00edan anotaciones automatizadas. Tambi\u00e9n se dio preferencia a los casos con pruebas diagn\u00f3sticas concluyentes (por ejemplo, patolog\u00eda, citolog\u00eda, histopatolog\u00eda). Para garantizar la representatividad en el mundo real, se evaluaron los tama\u00f1os de las lesiones para cubrir una amplia gama de casos, mientras que los datos demogr\u00e1ficos de los pacientes, incluidos el sexo y la edad, se tuvieron en cuenta para minimizar el sesgo. <\/p>

La distribuci\u00f3n por edades objetivo es la siguiente: menos de 50 a\u00f1os (5%), 50-59 a\u00f1os (15%), 60-69 a\u00f1os (20%), 70-79 a\u00f1os (30%) y 80-89 a\u00f1os (30%). La distribuci\u00f3n por sexos apunta a un 40-50% de mujeres y un 50-60% de hombres. En cuanto a la localizaci\u00f3n del tumor, aproximadamente el 60-70% de los casos afectan a la cabeza del p\u00e1ncreas, el 15-25% al cuerpo y el 10-15% a la cola. <\/p>

Antes de enviar las exploraciones para su segmentaci\u00f3n, se realiz\u00f3 una revisi\u00f3n visual preliminar para garantizar la ubicaci\u00f3n, el tama\u00f1o y la relevancia cl\u00ednica del tumor, manteniendo la representatividad del conjunto de datos. Cada TC recibir\u00e1 cuatro anotaciones adicionales de radi\u00f3logos de la Universit\u00e4tsklinikum Erlangen, el Hospital de Sant Pau y el Hospital de Matar\u00f3. Adem\u00e1s, las etiquetas existentes del conjunto de datos PANORAMA (venas, arterias y p\u00e1ncreas) se utilizar\u00e1n para una evaluaci\u00f3n exhaustiva en el reto. <\/p>

Cohorte de la fase de entrenamiento:<\/strong>
40 tomograf\u00edas computarizadas se dar\u00e1n las anotaciones respectivas. Se anima a aprovechar los datos externos disponibles p\u00fablicamente anotados por m\u00faltiples calificadores. La idea de dar una peque\u00f1a cantidad de datos para el conjunto de entrenamiento y dar la oportunidad de utilizar un conjunto de datos p\u00fablico para el entrenamiento es hacer que el reto sea m\u00e1s inclusivo, dando la opci\u00f3n de desarrollar un m\u00e9todo utilizando datos que est\u00e1n en manos de cualquiera. Adem\u00e1s, al utilizar estos datos para entrenar y otros para evaluar, lo hace m\u00e1s robusto a los cambios y otras fuentes de variabilidad entre conjuntos de datos. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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No se pueden utilizar los datos procedentes de los lotes PANORAMA 1(https:\/\/zenodo.org\/records\/13715870)<\/a>, 2(https:\/\/zenodo.org\/records\/13742336)<\/a> y 3(https:\/\/zenodo.org\/records\/11034011)<\/a>. Se puede utilizar el Lote 4(https:\/\/zenodo.org\/records\/10999754)<\/a>. <\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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El conjunto de datos de entrenamiento se cargar\u00e1 en Zenodo.<\/p>

Encuentra nuestra evaluaci\u00f3n y el c\u00f3digo base de la edici\u00f3n anterior en nuestro Github: https:\/\/github.com\/SYCAI-Technologies\/curvas-challenge<\/a><\/p>

Cohorte de la fase de<\/strong> validaci\u00f3n:<\/strong>
Se utilizar\u00e1n 5 TC para la fase de validaci\u00f3n.<\/p>

Cohorte de la fase de prueba:<\/strong>
Se utilizar\u00e1n 80 TC para la evaluaci\u00f3n.<\/p>

Las cohortes de TC de validaci\u00f3n y de prueba no se publicar\u00e1n hasta el final del reto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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CLASIFICACI\u00d3N Y PRECIOS<\/strong><\/h3>

Se anunciar\u00e1n p\u00fablicamente los cinco m\u00e9todos con mejores resultados. Se invitar\u00e1 a los ganadores a presentar sus m\u00e9todos y resultados en el evento del desaf\u00edo que se celebrar\u00e1 en el MICCAI 2025. <\/span><\/p>

Dos miembros del equipo participante pueden ser calificados como autores (uno debe ser la persona que presenta los resultados). Los equipos participantes pueden publicar sus propios resultados por separado s\u00f3lo despu\u00e9s de que el organizador haya publicado un documento de desaf\u00edo y mencionando siempre el documento de desaf\u00edo del organizador. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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ORGANIZADORES<\/strong><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Sycai Medical<\/strong><\/p>

Meritxell Riera i Mar\u00edn, Doctoranda<\/p>

Doctor Javier Garc\u00eda L\u00f3pez<\/p>

Dra. J\u00falia Rodr\u00edguez Comas<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Universitat Pompeu Fabra <\/strong><\/p>

Doctor Miguel Angel Gonz\u00e1lez-Ballester<\/p>

Sikha O K, Doctor<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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EN COLABORACI\u00d3N CON<\/strong><\/h5>

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Hospital de la Santa Creu i Sant Pau<\/strong><\/p>

Dr. Ant\u00f3n Aubanell<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Uniklinikum Erlangen<\/strong><\/p>

Dr. Ruben de Figueiredo Cardoso<\/p>

Dra. Saskia Eggerhacken<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Consorci Sanitari del Maresme – Hospital de Matar\u00f3<\/strong><\/p>

Dra. Montserrat Duh<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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COMIT\u00c9 T\u00c9CNICO Y CIENT\u00cdFICO<\/strong><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Dr. Pierre-Henri Conze <\/strong><\/p>

IMT Atlantique, LaTIM UMR 1101 INSERM (Francia)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dr. Adri\u00e1n Galdr\u00e1n<\/strong><\/p>

Tecnalia (Espa\u00f1a)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Rami Eisawy<\/strong><\/p>

Grupo de Modelado Biom\u00e9dico Basado en Im\u00e1genes (IBBM) y responsable t\u00e9cnico en DeepC (Alemania)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dra. Inez Verpalen<\/strong><\/p>

Centro M\u00e9dico Universitario de \u00c1msterdam (UMC) (Pa\u00edses Bajos)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dr. Matthias May<\/strong><\/p>

Uniklinikum Erlangen (Alemania)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dr. Juan Carlos Pernas Canadell<\/strong><\/p>

Hospital de Sant Pau i de la Santa Creu (Espa\u00f1a)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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