ULS23チャレンジ：コンピュータ断層撮影における3Dユニバーサル病変セグメンテーションのためのベースラインモデルとベンチマークデータセット

追跡CT検査における腫瘍所見のサイズ測定は、がん患者の治療効果を評価する上で極めて重要である。効率的な病変セグメンテーションは、こうした放射線科ワークフローの迅速化に寄与する。これまでに、肝臓、腎臓、肺などの特定臓器における病変セグメンテーションを対象とした多数のベンチマークやチャレンジが提供されてきたが、臨床現場で遭遇する病変の多様性を考慮すると、より汎用的なアプローチが求められている。この課題に応えるため、胸部・腹部・骨盤CT検査における3次元汎用病変セグメンテーションを目的とした「ULS23ベンチマーク」を導入した。ULS23のトレーニングデータセットには、この領域に含まれる38,693例の病変が収録されており、特に困難な膵臓病変、大腸病変、骨病変も含んでいる。評価用に、284例の患者から抽出した775例の病変から構成されるデータセットを構築した。これらの病変はすべて臨床現場で対象病変として認識されたものであり、データセットの多様性と臨床的意義を確保している。ULS23ベンチマークは、公式サイト「uls23.grand-challenge.org」を通じて公開されており、世界中の研究者が自らのセグメンテーション手法の性能を評価できる環境を提供している。さらに、我々はセミ教師あり3次元病変セグメンテーションのベースラインモデルを開発し、公開した。このモデルは、チャレンジのテストセットにおいて平均Dice係数0.703 ± 0.240を達成した。今後も継続的な提出を歓迎し、今後のULSモデル開発の促進を図る。