Регистрация открыта

ARISE-2025

Хакатон по автоматизированной оценке суставов при ревматоидном артрите

Описание

Ревматоидный артрит (РА) — это хроническое аутоиммунное заболевание, характеризующееся воспалением, разрушением суставов и внесуставными проявлениями. Рентгенография является стандартным методом визуализации для диагностики и мониторинга повреждений суставов при РА. Однако традиционные методы оценки рентгенологических изменений, такие как метод Шарпа и его варианты, являются трудоёмкими и субъективными.

Этот хакатон направлен на разработку автоматизированных решений для оценки суставов при РА с помощью методов компьютерного зрения.

Участникам необходимо создать модели для автоматической оценки повреждений суставов кистей рук при РА. Задача включает два ключевых компонента:

1. Локализация суставов: точное определение местоположения суставов на рентгеновских снимках.

2. Оценка патологий: оценка степени повреждений суставов, с акцентом на эрозии и сужение суставной щели (JSN, Joint Space Narrowing).

Для кого

Этот хакатон открыт для студентов бакалавриата, магистратуры, специалитета и аспирантуры из технических университетов стран БРИКС, СНГ, Кубы и Вьетнама.

Команды от 1–4 человек

Возраст участников от 18 лет

Зарегистрироваться

Площадка

Призы

Приглашение на стажировку в лабораторию МТУСИ-AIRI SAIL и мерч от организаторов.

Программа

С 27 февраля

Регистрация

10 марта

Старт

13 марта

Сдача решений

14 марта

Объявление финалистов

Часто задаваемые вопросы

Сколько человек может быть в команде?

В команде может быть от 1 до 4 человек.

Требуется ли личное присутствие?

Хакатон проходит онлайн, однако награждение пройдет в офлайн режиме по адресу: Москва, ул. Авиамоторная д. 8А.

Я зарегистрировался и собрал команду. Какие следующие шаги?

Дата релиза задачи 10 марта. Нужно проверить оборудование и быть готовым начать выполнять задание.

Датасет

Участникам будет предоставлен клинический набор рентгеновских изображений с аннотациями, включающими:

• Изображения: высококачественные рентгеновские снимки суставов кистей рук.

• Аннотации: координаты ограничивающих рамок для суставов и оценки степени эрозии и сужения суставной щели (JSN).

Ожидаемые результаты

От участников ожидается создание конвейера, который:

1. Точно локализует суставы на рентгеновских изображениях.

2. Корректно оценивает степень эрозий и сужения суставной щели (JSN).

3. Демонстрирует высокую обобщающую способность и надёжность на разнообразных клинических данных.

Метрики

Результаты моделей будут оцениваться по следующим показателям:

1. Перекрытие областей (Intersection over Union, IoU)

IoU измеряет степень совпадения между предсказанной рамкой (bounding box) и эталонной (ground truth).

• Площадь пересечения (Area of Overlap): Общая площадь пересечения предсказанной и эталонной рамок.

• Площадь объединения (Area of Union): Общая площадь, покрытая предсказанной и эталонной рамками.

Чем выше значение IoU, тем точнее локализация суставов.

2. Точность (Accuracy)

Accuracy — это доля правильно классифицированных примеров среди всех примеров.

• TP (True Positives): Верно определённые положительные случаи (например, правильная классификация эрозий).

• TN (True Negatives): Верно определённые отрицательные случаи.

• FP (False Positives): Ложноположительные случаи.

• FN (False Negatives): Ложноотрицательные случаи.

Accuracy будет использоваться для оценки точности предсказаний степени эрозии и сужения суставной щели (JSN).

3. Итоговая метрика: IoU × Accuracy

Для комплексной оценки моделей будет применяться произведение IoU и Accuracy:

Итоговый результат варьируется от 0 до 1, где более высокие значения указывают на лучшее качество работы модели, обеспечивающей одновременно точную локализацию и правильную классификацию повреждений.