研究人员推出了TopCoW基准挑战赛，并附带了一个用于分割CT和MR血管造影扫描中 विल리스环（CoW）动脉的新数据集。该倡议解决了手动表征CoW复杂且多变的解剖结构所带来的挑战，这对于理解神经血管疾病至关重要。该基准包括13个血管组件的体素级注释，并在内部和外部测试集上进行评估，表现最佳的算法在分割和变异分类方面取得了高精度。 AI
影响 该基准可以加速用于神经血管疾病风险评估和诊断的人工智能算法的开发和临床应用。
排序理由 该集群描述了一个特定医学成像任务的新基准和数据集，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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